【艾昆纬】解锁有效利用现实世界数据的关键(英)

近日，全球领先的信息、创新技术和研发外包服务企业艾昆纬（IQVIA）发布了《解锁有效利用现实世界数据的关键》报告。该报告深入探讨了现实世界数据（RWD）的生态系统，分析了RWD如何转化为现实世界证据（RWE），并详细讨论了RWD在医药研发生命周期中的多样化应用。报告内容丰富，不仅涵盖了RWD的挑战和FAIR原则（可发现性、可访问性、互操作性和可重用性），还提供了多国研究、数据丰富化和人工智能在医疗数据分析中的应用案例，为医疗健康领域提供了宝贵的洞见和指导。

在当今的医疗健康领域，真实世界数据（RWD）的价值日益凸显，它为我们提供了传统随机临床试验之外的丰富信息。《IQVIA Real World Data Assets》报告深入探讨了RWD的重要性、挑战和应用前景，为我们打开了一扇理解复杂医疗数据生态系统的窗口。

报告指出，传统随机临床试验（RCTs）虽然是评估医疗技术效果和安全性的可靠框架，但在某些情况下，RWD成为唯一的选择。全球健康当局和国家卫生系统逐渐认识到，不能仅依赖RCT数据，而应拓展到RWD。随着大数据时代的来临，个人层面的信息量呈爆炸式增长，预计到2025年，健康相关数据的年复合增长率将达到36%。这些数据来源于电子健康记录（EHR）系统、药物和疾病登记册、医疗设备、数字应用等，它们包括结构化数据和非结构化数据，为研究项目提供了宝贵的洞察。

RWD的处理和分析是复杂且充满挑战的。报告中提到，RWD需要经过清洗、整理、协调和去标识化等过程，然后才能通过描述性统计模型到复杂的人工智能算法进行分析。这些数据的多样性和复杂性要求我们使用最先进的工具来实现数据的可查找性、可访问性、互操作性和可重用性，即FAIR原则。

报告中特别强调了RWD的主要来源，包括门诊医疗记录、纵向处方数据、医院数据和索赔数据。每种数据都有其独特的特点和适用场景。例如，门诊医疗记录适合于管理在初级保健中慢性疾病，而索赔数据则覆盖所有类型的条件，适合于进行药物流行病学研究和药物使用评估。

RWD的应用范围广泛，从优化临床试验设计、监测疾病演变和治疗策略，到药物安全和风险管理，以及健康经济评估和市场准入。报告中提到，RWD在产品生命周期中的每个阶段都有其独特的价值。例如，在早期开发阶段，RWD可以帮助规划证据策略、验证生物标志物和潜在结果指标，以及提供监管情报以指导适应症和剂量策略。

报告还提到了RWD面临的挑战，尤其是在实现FAIR原则方面。为了使数据集可查找，需要对数据资产进行详细描述，并动态更新综合目录。在数据可访问性方面，需要在透明和合规的方式下促进跨多个设置的数据访问。互操作性要求不同数据源之间的比较和交换能力，需要清晰的数据转换和传播过程。最后，为了使数据可重用，需要在收集后通过所有统计/数据科学方法以合规/透明的方式重用数据，以产生更好的结果。

报告中还提到了一些创新的数据访问和使用案例，例如多国家研究、通过审查医疗记录或添加本地收集的数据（如患者报告的结果）来丰富数据，以及使用人工智能和机器学习（AIML）来精确导航日益复杂的医疗保健生态系统。

在讨论RWD时，我们不能忽视数据隐私和合规性挑战。报告中强调了“5个安全”框架，包括安全设置、安全输出、安全数据、安全人员和安全项目，这些是安全和负责任使用数据的基本组成部分。

最后，报告中还提到了人工智能和机器学习在RWD分析中的应用，它们在提高数据处理的精确性、速度和规模方面发挥着越来越重要的作用。通过这些技术，我们可以更好地理解患者路径、识别未满足的需求，并支持医疗保健系统和管理的改进。

这篇文章的灵感来自于《IQVIA Real World Data Assets》报告。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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