Le aziende farmaceutiche hanno a che fare con informazioni contenute in diversi silos di dati, che non sono sempre semplici da gestire. Le industrie farmaceutiche che comprendono il grande potenziale di Isaac possono scoprire senza dubbio il potere dei Big Data Analytics, accelerare il loro processo di R&S ed ottenere benefici reali: es. studi di laboratorio efficienti, time to market rapido e un processo di produzione dei farmaci più efficiente.
Con Isaac gli analisti possono realizzare una visione d’insieme che consenta loro di comprendere la risposta biologica e i meccanismi molecolari di composti o farmaci, scoprendo biomarcatori da utilizzare in ambito R&S e nelle sperimentazioni cliniche.
I sistemi IT tradizionali non possono archiviare ed elaborare in modo veloce ed efficiente i dati ricavati dal sequenziamento di nuova generazione. Isaac permette invece di acquisire facilmente tipi di dati diversificati, provenienti da sorgenti esterne di dati genetici, come TCGA, GENBank ed EMBL, fornendo una visione a 360 gradi utile per la ricerca clinica per lo sviluppo di farmaci e terapie personalizzate.
Con Isaac le aziende farmaceutiche possono analizzare i dati di produzione per isolare le variabili più utili nell’elaborazione di previsioni. Isaac permette di estrarre dati dai record di centinaia di lotti di un vaccino, risalendo fino a diversi anni prima. Riunendo i dati in Isaac ed elaborando centinaia di variabili è possibile individuare quelle in grado di ottimizzare il rendimento. È così possibile concentrarsi sulla realizzazione di farmaci di qualità al minor prezzo possibile.
Con Isaac, le aziende farmaceutiche possono combinare i dati provenienti da qualsiasi fonte, inclusi record medici, prescrizioni, social media ecc. per ottenere informazioni come:
Costo/qualità dei farmaci
Studi sui prezzi della concorrenza
Targeting clinico su base geografica e demografica
Analisi dei diversi tipi di farmaci
Analisi e percorsi di trattamento personalizzati
Grazie ad Isaac è possibile ottenere una visione d’insieme su tutta la catena di produzione del farmaco raccogliendo ed analizzando i dati in tempo reale provenienti da macchine connesse e sensori, individuando gli sprechi e riducendoli al minimo.
