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在肿瘤学建立制药公司策略指南

在肿瘤学Article-Guide构建制药公司策略

CanvaPro 基因治疗的预测
业务分析师和预测需要重新考虑他们的方法来优化资源和创新病人护理计划。

战略分析和预测在肿瘤学和罕见疾病超越数字,每个数字都是一个病人,每个病人都是一个生命。肿瘤是一个复杂而重要的医药分类预测肿瘤资产成为一个越来越重要的一部分公司的投资组合。

商业策略,预测和分析用于研究和开发,在新产品组合规划需要不同的方法比其他功能区域和输出。在这些类型的预测,我们需要调整的风险和不确定性预测的产品可能还没有启动。

预测的关键挑战是创建一个过程函数可以被满足的需要在不影响预测方法的完整性。同样重要的是要注意,我们可以创建一个组织“真理”的一个来源而没有历史销售数据。

当看着肿瘤学领域的或罕见疾病,一个黄金标准的方法就是流行病学方法。预测者往往从一个epidemiology-based开始的方法,使用数据和假设在流行,持久性、合规、和市场份额来确定有多少病人服用药物,并使用这个预测未来的收入。这个模型时使用的产品是新市场,或使用的模式是复杂的(比如罕见疾病或细胞和肿瘤基因治疗)。

预报员应该装备将不同数据源和验证得出有意义的见解。这些见解可以用于建立一个商业战略,因为他们建立一个深和产生更多的病人之间的因果关系和商业销售。在一天结束的时候,预报员正试图保持领先,引导组织和投资者双赢的方向发展。

然而,详细的在这个领域并不总是那么容易。这些治疗的人群往往是非常具体:许多药物批准某些肿瘤类型,具体的疗法,和/或只在人口与某些生物标志物。建立一个准确的肿瘤模型,预测者必须越来越patient-focused和应对挑战包括病人准确识别、交换和停药治疗的可能性,和时间在治疗不同的病人,以及定价随时间变化而变化。他们还必须不断地监控快速发展的市场,许多管道药物意味着标准的护理和竞争格局会发生戏剧性的变化在时间带来药物市场。

这些障碍迫使制药公司重新思考他们的方法来预测肿瘤。当预测偏差,制药公司可以不符合收入目标,令人失望的投资者和股东。但当预测正确,制造商可以优化资源适合的机会和生产计划,提供创新药物的患者需要他们。

肿瘤学是预测被认为是一个具有挑战性的领域。根据优先级的研究全球肿瘤市场于2021年价值2860.4亿美元,预计到2030年将超过5812.5亿美元。增加预测的重要性已成为近年来更相关,由于新时代的特异性靶向疗法。这些患者治疗目标的特定子集,这意味着它是至关重要的,以确保准确和可靠的预测限制)低估产品的使用。

这里是一个列表的基本指导,帮助企业战略家和预报员在转移肿瘤治疗和建立一个有效的预测方法。

1。病人分割

随着肿瘤治疗越来越针对某些患者群体,一流的肿瘤需要预测者预测人口分割成更小、更具体的领域。例如,对于二线治疗转移性肺癌与改进的功效一定的生物标志物,预报员可能需要模型八个或更多段为了了解他们的潜在的患者人群。而小段往往更准确,每一个新的类别的细分繁殖预测工作。

病人分割


2。月度预测模型

建立肿瘤预测模型之前,重要的是要理解用户需求的数据的粒度级别立即和中长期的基础上。一年一度的模型,虽然容易建立和维护,不回答像月度销售关键的业务问题。也可以很难适应这样的事件数据读出,在预测输出的变化是由业务用户需要在月度水平。

这些挑战使年度模型的精度较低。另一方面,每月预测模型可以提供一个理想的时间粒度,因为它包含oncology-specific动力学基于可用的月度数据。

病人漏斗

3所示。确定正确的目标病人池

预测在肿瘤不同于其他治疗领域因为重要的需要遵循病人通过不同阶段,线,通过疾病和治疗进展。这是一样重要,准确的识别目标病人池在肿瘤预测一直是一个常见的陷阱。

预测者应该把人口分成更小的和更具体的细分,并准确模型基于发病率、复发率,诊断,治疗,和其他重要因素预测的准确性最大化输出。

4所示。集成动态病人流

预测模型必须能够通过疾病的不同阶段患者癌症治疗模型变得更加复杂。他们需要评估每个病人的进步,了解病人的治疗之间移动,分析剂量方案,发展,缓解,停药,病人依赖旧的和新的药物或疗法,以及更多。全面了解疾病的空间,而不是近视,是至关重要的预测模型等复杂和动态的病人流动。

5。了解计量模式

了解你的目标患者人群的计量模式之前建立一个预测模型是至关重要的。这些输入需要模拟不同,因为病人分割和相关粒度严重依赖药物剂量规格。治疗持续时间(点),持续曲线,队列模型可以考虑口服靶向治疗,固定剂量的方法。

6。估计丸需求

除了估计第一次使用你的新产品,预测者也必须看看另外两个流患者可能从流动:

  • 病人从一个产品转移到另一个中途在完成治疗。
  • 病人re-initiating治疗后暂时中断由于耐受性问题。这叫做丸的需求,形成了一个任何预测模型的关键部分。

对于那些关键问题,重要的是战略预测与更广泛的跨职能团队合作,这样有一个数量在整个组织。


可应要求提供参考。

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Sanobar Syed是主题专家在制药领域的商业策略和预测在北美。她有一个成功的超过14年的职业生涯中与全球最大制药公司,包括Beigene AbbVie,诺华,McKesson。与有机化学硕士学位再加上MBA市场营销,她已经成功建立和领导战略预测和业务分析和卓越为数百万美元的品牌跨地域跨杰出的组织。

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