Las soluciones de datactionLAB para el ámbito de la salud aportan resultados útiles e informativos buscando el equilibrio entre la gestión económica de los recursos y la potencia de las conclusiones.
La bioestadística juega un papel muy importante en el desarrollo de un estudio científico desde su diseño (definición de la población y selección de la muestra, definición de los objetivos y variables más adecuadas para su valoración), hasta el análisis, presentación e interpretación de resultados, pasando por el control de la calidad de la información. Nuestro criterio estadístico con especialización en los campos de la epidemiología, investigación clínica y farmacéutica y sistemas naturales, ofrece el rigor científico para obtener el máximo valor y seguridad de los resultados basados en la evidencia.
es el ahorro que aporta el RWE aplicado a todas las etapas de vida del fármaco
del ahorro aportado por el RWE se produce en la fase de comercialización y el 15% en la fase de desarrollo del fármaco
En datactionLAB extraemos el valor de la gran cantidad de datos generados por la investigación clínica y farmacéutica, procedente de experimentación intervencionista u observacional:
- Información eCRF y otros métodos de recogida de datos propios de un estudio clínico: características socio-demográficas del paciente, características de la enfermedad, parámetros de laboratorio y anatomía patológica, tratamientos administrados, acontecimientos adversos, bianálisis, datos genéticos.
- RWD: datos web y app, EHRs, registros de productos y enfermedades, reclamaciones y actividades de facturación, datos generados por el paciente (PROs) y otros datos recopilados de fuentes que pueden informar sobre el estado de salud, como dispositivos móviles.
- Otros datos relevantes procedentes de fuentes publicas: Open-Data y de administraciones y organismos públicos, registros de clasificación (patologías, signos y síntomas, fármacos, parámetros analíticos), datos web para el análisis de publicaciones previas o de experiencia del paciente y cualquier otra información relevante que pueda enriquecer el valor de la información propia del desarrollo de un producto.
Casos prácticos
Las soluciones para medicina y farma están destinadas a todas aquellas organizaciones involucradas en la investigación y desarrollo del cuidado de la salud –sector farmacéutico y biotecnológico, CROs, hospitales y otras instituciones públicas y privadas destinadas a la investigación-.
Participamos en todo el proceso del desarrollo de ensayos clínicos fase I, II, III y IV de diversas patologías para evaluar la eficacia y seguridad de un nuevo medicamento, técnica diagnóstica o terapéutica, con apoyo estadístico al protocolo, diseño del eCRF y plan de gestión de datos, cálculo del tamaño muestral y planificación de la mejor estrategia de reclutamiento, redacción del SAP, análisis estadístico y presentación de resultados de acuerdo a las guías y procedimientos establecidos.
Aplicamos técnicas de Machine Learning para reducir el coste computacional del modelado poblacional de PK en farmacología clínica con el objetivo de identificar covariables en un primer paso para mejorar los modelos predictivos y reducir tiempos en el proceso de desarrollo de fármacos.
Utilizamos el sistema ADaM (CDISC), que define estándares de bases de datos y metadatos, para asegurar la generación eficiente, replicación y revisión de análisis estadístico de ensayos clínicos, además de permitir la trazabilidad entre los resultados de análisis, datos de análisis y datos SDTM de origen.
En datactionLAB desarrollamos soluciones para mantenimiento predictivo de dispositivos médicos aprovechando la revolución del Big Data y Advanced Analytics con el fin de realizar una monitorización de averías y detección temprana de fallos y defectos.
Explotamos RWD con técnicas avanzadas para realizar una búsqueda de la mejor población objetivo que acelere el proceso de desarrollo de investigación clínica de un nuevo fármaco, reduciendo tiempos y costes para la compañía y aumentando los beneficios para los pacientes.
Llevamos a cabo un estudio geoespacial enriqueciendo la información con datos recogidos de diferentes fuentes públicas para determinar la influencia de los factores ambientales en la calidad de vida de los ciudadanos.
Realizamos presentaciones de seguimiento durante el desarrollo de estudios clínicos, que facilite la interpretación y gestión continua de la información mediante técnicas de visualización avanzada con el objetivo de realizar una toma de decisiones interna basada en el dato.
Impulsamos la elaboración de planes de producto y la evaluación del coste-efectividad mediante el análisis de la experiencia de paciente con RWD procedente de comentarios en foros sanitarios, redes sociales, encuestas, etc… para asegurar que el esfuerzo innovador de la industria revierte en el bienestar de los pacientes.
En datactionLAB ayudamos a responder a las cuestiones científicas de una investigación traslacional aplicando métodos supervisados y no supervisados para la integración de datos ómicos.
En datactionLAB diseñamos y llevamos a cabo estudios RWE como soporte a estudios clínicos tradicionales, con el objetivo de detectar posibles factores de riesgo o potenciales agentes terapéuticos y consiguiendo desarrollar métodos de predicción diagnóstica o pronostico médico aplicando técnicas de Machine Learning.
Estas son algunas de nuestras soluciones en medicina y farma
- Acelera el acceso al mercado
- Reduce costes de desarrollo
- Mejora la planificación y toma de decisiones
- Incrementa la productividad
Real World Evidence
Aprovecha las múltiples posibilidades que ofrece el actual mundo digital y genera evidencia de forma innovadora sin perder la riguridad científica. El RWD permite responder preguntas previamente inviables causando un alto impacto en el beneficio de todas las fases de desarrollo del producto y conocimiento científico.
- Aumenta la potencia estadística
- Metodología estándar
- Cumple requisitos regulatorios
Investigación clínica tradicional
Aporta el conocimiento de la bioestadística para el diseño y desarrollo de estudios clínicos observacionales o intervencionistas (farmacológicos, de dispositivos médicos y otros proyectos de investigación) durante el diseño del protocolo y tamaño muestral, SAP, análisis estadístico y presentación de resultados.
- Reduce costes de desarrollo
- Mejora el resultado de los ensayos clínicos
- Cumple requisitos regulatorios
Farmacología
Toma decisiones informadas y mejora el éxito del desarrollo de fármacos empleando técnicas de farmacometría tradicionales, Machine Learning y visualización avanzada en modelado y simulación de farmacología clínica para la realización de seguimientos internos, informes y publicaciones científicas.
- Mejora la toma de decisiones médicas
- Aumenta el beneficio económico
- Identifica nuevas estrategias
Investigación traslacional
Impulsa la medicina personalizada trasladando el conocimiento de la investigación científica básica para la prevención, diagnóstico y tratamiento de enfermedades complejas con la ayuda de la bioinformática y técnicas de analítica avanzada.