Il supporto normativo per le evidenze del mondo reale accelera l'adozione nelle approvazioni dei farmaci e nella sorveglianza post-commercializzazione.

Il supporto normativo per le evidenze del mondo reale sta rafforzando il ruolo del mercato delle soluzioni per le evidenze del mondo reale nello sviluppo farmaceutico, incoraggiando l'utilizzo di dati generati dalla pratica clinica di routine insieme alle evidenze derivanti dagli studi clinici convenzionali. Una maggiore accettazione dei dati del mondo reale provenienti da cartelle cliniche, registri dei pazienti, database di richieste di rimborso e altre fonti consente alle autorità regolatorie e alle aziende farmaceutiche di valutare l'efficacia del trattamento, i profili di sicurezza e gli esiti clinici dei pazienti in popolazioni più ampie. Questa enfasi normativa sta anche aumentando la necessità di piattaforme strutturate in grado di organizzare, validare, analizzare e interpretare set di dati complessi per la generazione di evidenze durante l'intero ciclo di vita del prodotto. Nella sorveglianza post-commercializzazione, queste funzionalità aiutano le parti interessate a monitorare i segnali di sicurezza emergenti e a valutare le prestazioni del trattamento in condizioni reali, supportando una più ampia adozione delle tecnologie di generazione di evidenze nei flussi di lavoro normativi e sanitari.

L'aumento dei volumi di dati sanitari migliora le informazioni utili ricavabili dalle cartelle cliniche elettroniche e dai registri sanitari.

La rapida espansione dei dati sanitari sta creando una base più solida per il mercato delle soluzioni basate su dati del mondo reale, poiché le cartelle cliniche elettroniche e i registri dei pazienti forniscono informazioni sempre più diversificate su modelli di trattamento, progressione della malattia, esiti e utilizzo dell'assistenza sanitaria. La crescente disponibilità di dati longitudinali sui pazienti consente alle organizzazioni sanitarie, ai ricercatori e agli operatori del settore delle scienze della vita di andare oltre le singole osservazioni cliniche e identificare relazioni significative in popolazioni di pazienti più ampie. L'integrazione avanzata dei dati e le capacità analitiche possono convertire i dati frammentati in evidenze strutturate a supporto della ricerca clinica, della valutazione dei trattamenti, dell'analisi di economia sanitaria e degli studi sulla salute della popolazione. La crescente complessità e il volume di questi set di dati stanno inoltre aumentando la domanda di soluzioni in grado di gestire diversi formati di dati, mantenendo al contempo la qualità, l'interoperabilità e l'usabilità analitica dei dati stessi.

La crescente integrazione di analisi basate sull'intelligenza artificiale potenzia le capacità delle piattaforme di dati reali.

L'analisi basata sull'intelligenza artificiale sta potenziando il mercato delle soluzioni di dati del mondo reale, consentendo un'analisi più rapida e sofisticata di grandi set di dati sanitari eterogenei. L'apprendimento automatico e le relative tecniche analitiche possono contribuire a identificare modelli nelle cartelle cliniche, a rilevare relazioni tra trattamenti ed esiti, a segmentare le popolazioni di pazienti e a estrarre informazioni rilevanti da dati sanitari non strutturati. L'integrazione di queste funzionalità nelle piattaforme di dati può ridurre lo sforzo necessario per l'elaborazione dei dati e supportare una generazione più efficiente di insight per lo sviluppo clinico, il monitoraggio della sicurezza e la valutazione dell'efficacia dei trattamenti. Con l'aumentare della complessità dei set di dati sanitari, le funzionalità basate sull'intelligenza artificiale stanno anche ampliando la capacità delle piattaforme di dati del mondo reale di automatizzare i flussi di lavoro analitici e supportare un'interpretazione più mirata delle informazioni a livello del singolo paziente.