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Dati costantemente disponibili per l’industria delle scienze della vita

da Tom Schiller

L’obiettivo nel settore delle scienze della vita è quello di curare tutte le malattie – riducendo al tempo stesso il costo dei farmaci di cui tutti abbiamo bisogno per rimanere in salute. Come si ottiene questo risultato con le sfide odierne di fare di più con meno?

Un recente articolo di PwC intitolato 2017 Pharmaceuticals and Life Sciences Industry Trends fa luce su ciò che è attualmente in movimento:

“Le aziende farmaceutiche e di scienze della vita stanno vivendo un’ondata di sfide concorrenti…”. Continua affermando che “alcune aziende farmaceutiche sono posizionate per capitalizzare questa situazione – per dimostrare il valore clinico ed economico dei loro prodotti e delle loro soluzioni in modo nuovo. Queste aziende hanno iniziato ad adottare nuove tecnologie per l’analisi dei dati in grado di gestire e valutare i risultati dell’erogazione personalizzata dei farmaci e di determinare la direzione dello sviluppo del prodotto”.

https://www.strategyand.pwc.com/media/file/2017-Pharmaceuticals-and-Life-Sciences-Industry-Trends.pdf

Il rapporto sottolinea poi che “la domanda di talenti analitici profondi negli Stati Uniti potrebbe essere superiore del 50-60 per cento rispetto all’offerta prevista entro il 2018”. Se il lato commerciale di queste organizzazioni di scienze della vita richiede talenti nel campo dei dati, allora ci si potrebbe aspettare di vedere la domanda per l’infrastruttura di supporto.

Data image

Al di fuori della conformità 21 CRF Parte 112 (e altri regolamenti), ciò significa che l’integrità dei dati è diventata ancora più significativa in tutta la catena di approvvigionamento, perché il futuro del business e del prodotto sono sviluppati sulla base di questi nuovi Big Data disponibili.

Questo si estende specialmente al lato di produzione e lavorazione dell’equazione. Le fonti di dati dall’automazione industriale come i sistemi di controllo dei lotti, la movimentazione dei materiali, l’imballaggio, MES, HMI, Historian, i sistemi di laboratorio e molte altre fonti entrano in gioco. Tutte sono potenziali intuizioni su come quel prodotto è stato sviluppato e potrebbe essere sviluppato in futuro. Un altro è tipicamente il modo in cui i dati sul lato della produzione sono sfruttati oggi – per guadagni di efficienza operativa e rendimenti più elevati dall’ottimizzazione del processo.

Integrità dei dati e dei sistemi

È chiaro che l’integrità dei dati e del sistema sta crescendo sempre più in termini di importanza al di fuori della semplice conformità. Quindi, come fa un team a proteggersi dalle sfide dell’integrità dei dati e dei sistemi?

Evitateli:

  • Livelli misti e automazione parziale – Aggiornare un’intera infrastruttura in una sola volta può essere travolgente, ma fare aggiornamenti più piccoli con il quadro generale in mente può porre le basi per un sistema coeso.
  • Sistemi di automazione e di controllo scollegati – Sostenere una comunicazione coerente tra i sistemi è indispensabile per prevenire la perdita di dati.
  • Mancanza di librerie di ricette centrali – La coerenza è fondamentale – soprattutto per quanto riguarda l’integrità dei dati. Assicuratevi che i sistemi abbiano un solido libro di regole di base che guidi tutti i processi.
  • Processi manuali e cartacei e registrazioni dei lotti – I processi manuali e cartacei sono rischiosi su cui fare affidamento, mentre i dati digitalizzati possono vivere per sempre.
  • Hardware con meno di otto anni di vita – I rinfreschi sono scomodi, dispendiosi in termini di tempo e costosi. Investire in sistemi che possono durare.

Considerate la possibilità di consolidare questi sistemi in un’unica piattaforma in cui il vostro team possa virtualizzare tutte le vostre applicazioni e sistemi, consentendo un’unica fonte centrale di dati per garantire la massima integrità dei dati e del sistema.

Per saperne di più sul supporto dei dati e dei processi di Pharma e Life Sciences con questo webinar on-demand.

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