现实世界数据资产：在关键复杂生态系统中导航以生成洞察

核心观点

• **真实世界数据（RWD）**是指从真实世界环境中收集的患者数据，例如电子健康记录（EMR）、医疗保健理赔数据、医院数据、药物和疾病登记处、医疗设备、数字应用程序和其他健康数据来源。
• **真实世界证据（RWE）**是指通过分析RWD生成的证据，用于支持声明并解决多个利益相关者的证据需求。
• RWD和RWE在药物开发生命周期的应用：从药物发现到上市后评估，RWD和RWE可以用于支持各种研究，例如临床试验设计、药物安全与风险管理、卫生经济学与结果研究、市场准入和商业分析。
• RWD的主要来源：纵向处方数据（LRx）、电子病历（EMR）、理赔数据、医院数据、多组学数据。
• RWD的挑战：数据质量、数据可访问性、互操作性和可重用性。
• 解决RWD挑战的方法：数据清单、元数据目录、数据质量管理框架、数据编排、互操作性标准和人工智能（AI）和机器学习（ML）技术。
• 创新的数据访问和使用：多国研究、数据丰富研究、人工智能和机器学习。

关键数据

• 预计到2025年，医疗保健相关数据的复合年增长率（CAGR）将达到36%。
• IQVIA拥有覆盖所有治疗领域的全球数据合作伙伴关系，包括肿瘤学、罕见病、中枢神经系统（CNS）、免疫学、自身免疫、代谢以及全球测序和实验室能力。
• OHDSI（观察健康数据科学与信息学）是一个国际性开放科学研究合作组织，它通过标准分析方法、工具、OMOP通用数据模型（CDM）和标准化词汇，使高质量、可重复的研究成为可能。

研究结论

• RWD和RWE在药物开发中发挥着越来越重要的作用，可以支持更有效、更安全的药物上市和开发。
• 为了最大限度地发挥RWD的潜力，需要解决数据质量、数据可访问性、互操作性和可重用性等挑战。
• AI和ML技术可以帮助克服这些挑战，并从RWD中提取有价值的见解。