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Quel type de procédé est utilisé dans la fabrication pharmaceutique ?
La fabrication pharmaceutique est le processus de synthèse à l'échelle industrielle de médicaments dans le cadre de l'industrie pharmaceutique. Le processus de fabrication de médicaments peut être décomposé en une série d'opérations unitaires, telles que le broyage, la granulation, l'enrobage, le pressage de comprimés, etc.
Les chaînes de production dans l'industrie pharmaceutique génèrent de nombreux ensembles de données hétérogènes provenant de divers systèmes intégrés qui contrôlent les multiples processus de production de médicaments de tout type. Ces ensembles de données devraient sans doute garantir la traçabilité et l'intégrité des données de bout en bout afin de libérer un lot de médicaments, qui est identifié et suivi de manière unique par son numéro/code de lot. Par conséquent, les systèmes informatisés vérifiables sont essentiels sur les chaînes de production pharmaceutique, car l'industrie est de plus en plus réglementée pour la qualité des produits et la santé des patients.
Assurance de la qualité des données
L'assurance qualité des données vise à vérifier la conformité à l'ALCOA des données générées tout au long du processus de fabrication. Cette analyse englobe l'évaluation d'un seul et de plusieurs lots. Alors que l'évaluation d'un seul lot vise à évaluer chaque principe de l'ALCOA du lot correspondant, l'évaluation multiple comprend une caractérisation de la variabilité temporelle et multi-source à la fois des principes de l'ALCOA et des variables spécifiques des capteurs de fabrication.
La collecte et l'analyse des données pharmaceutiques sont si essentielles pour l'avenir de l'industrie pharmaceutique que près de 40 % des professionnels de ce secteur les considèrent comme la tendance la plus importante pour l'année à venir.
#N° 1 : Accélérer la découverte et le développement de médicaments
Tout ce qui peut accélérer le processus de découverte et de développement de médicaments présente des avantages considérables. La possibilité de rechercher intelligemment de vastes ensembles de données sur les brevets, les publications scientifiques et les essais cliniques devrait, en théorie, contribuer à accélérer la découverte de nouveaux médicaments en permettant aux chercheurs d'examiner les résultats antérieurs des tests.
L'application de l'analyse prédictive aux paramètres de recherche devrait les aider à se concentrer sur les informations pertinentes et à savoir quelles pistes sont susceptibles de donner les meilleurs résultats.
L'industrie commence déjà à examiner comment elle peut avoir un meilleur accès à davantage de données afin d'accélérer ce processus. Par exemple, un certain nombre de sociétés pharmaceutiques - AstraZeneca, Bayer, Celgene, Janssen Research and Development, Memorial Sloan Kettering Cancer Center et Sanofi - ont récemment annoncé une nouvelle initiative de partage de données baptisée "Project Data Sphere". Les entreprises ont accepté de partager les données historiques de la recherche sur le cancer afin d'aider les chercheurs à lutter contre la maladie aujourd'hui.
#2 : Optimiser et améliorer l'efficacité des essais cliniques
Les essais cliniques sont coûteux et longs à mener et les entreprises pharmaceutiques veulent s'assurer qu'elles ont le bon mélange de patients pour un essai donné. Le Big Data et data analytics peut aider à identifier les patients appropriés pour participer à un essai (par l'analyse des données démographiques et historiques), le suivi à distance des patients, l'examen des événements antérieurs de l'essai clinique, et même l'aide à l'identification des effets secondaires potentiels avant qu'ils ne deviennent une réalité. Selon le cabinet mondial de conseil en gestion McKinsey, le Big Data pourrait également aider les entreprises pharmaceutiques à prendre en compte davantage de facteurs, tels que les informations génétiques, pour aider les entreprises à identifier des populations de patients de niche afin d'accélérer et de réduire les coûts des essais.
#3 : Améliorer la sécurité et la gestion des risques
Les signaux provenant d'une série de sources, dont les médias sociaux, les recherches sur Google, etc. peuvent servir de signal d'alerte précoce pour les entreprises pharmaceutiques concernant les problèmes de sécurité des produits.
Les entreprises pharmaceutiques ont réfléchi à la manière d'utiliser plus efficacement ce type de données non structurées. être utilisé plus efficacement.
#4 : Un meilleur aperçu de l'amélioration des processus de fabrication et l'administration des médicaments
L'augmentation des quantités de données que les entreprises peuvent exploiter - y compris les informations provenant de dispositifs de détection à distance - associée à des modèles analytiques avancés, signifie que les fabricants de produits pharmaceutiques peuvent obtenir une bien meilleure compréhension du comportement actuel des patients.
les fabricants de produits pharmaceutiques peuvent obtenir des informations beaucoup plus précises sur le comportement actuel des patients. L'entreprise peut alors utiliser ces informations pour concevoir des services ciblés sur des groupes démographiques différents ou des groupes de patients à risque afin d'améliorer l'efficacité.
groupes de patients à risque afin d'améliorer l'efficacité des traitements.
Excel n'est pas un outil de collecte des données dans l'industrie pharmaceutique:
- Il s’agit d’un outil qui permet surtout de structurer des données, non pas un outil d’aide à la décision, les fonctionnalités à cet égard étant limitées ;
- Sa prise en main n’est pas aisée pour tous les utilisateurs, du moins en ce qui a trait aux fonctions avancées du logiciel ;
- La lisibilité et l’interprétation des données peuvent être ardues ;
- Le tableur n’offre pas la possibilité d’archiver les informations ;
- le tableur n'offre pas la possibilité de collecte des données à travers des campagnes, ni une collecte des données instantanée depuis plusieurs poste et sur différent KPIs
- Son système de sécurisation des données est peu développé, voire inexistant ;
- Ne permet pas une collaboration sur données
- pas de workflow de validation
- Plus l’intégration des données progresse, plus les fichiers deviennent volumineux et plus un ralentissement du fonctionnement de l’outil est constaté. La transmission de fichiers par messagerie peut également être ardue jusqu’à provoquer des plantages en bonne et due forme ;
- Le logiciel est particulièrement chronophage, car l’intégration des données s’effectue manuellement. Cette saisie manuelle des informations et des formules peut, d’une part, entraîner de nombreuses erreurs et des délais dans les prises de décisions et éventuellement conduire à des problèmes opérationnels. L’intégration manuelle des données fait d’autre part obstacle à leur traçabilité et conséquemment à un manque de fiabilité. L’automatisation de l’importation des données à l’aide de ce logiciel n’est pas aisée non plus. Le temps consacré à la réalisation des tâches de saisie et d’importation est considérable et coûteux par le fait même ;
- Le tableur n’est pas conçu pour favoriser le travail collaboratif ni la synergie des besoins. L’utilisateur n’a pas accès à un agenda ou à un système de planning qui peut être partagé avec ses collaborateurs. L’utilisation d’un espace non collaboratif est susceptible de générer des erreurs. De plus, à l’instar de la saisie manuelle et de l’automatisation de l’importation des données, l’absence de possibilité de travail collaboratif devient à la fois dispendieuse et inefficace pour une société.
Plateforme Ignimission, Collecte de données personnalisée, parfaitement adaptée à tous les besoins spécifiques
Ignimission est une solution qui rationalise et automatise les processus de collecte et de distribution des données. Nous intervenons régulièrement dans les organisations pour remplacer Excel afin d'apporter plus de sécurité et de fiabilité.
- Création de formulaires dans un portail web dédié
- Intégration avec le Système d'Information permettant la réutilisation des bases de données existantes
- Possibilité de générer plusieurs vues de reporting (opérationnel, stratégique, etc.) via notre Data Visualization Studio
- Garantir l'historique des données
- Cela permet d'éliminer certaines des difficultés évoquées dans cet article :
- Les erreurs de saisie de données et les versions multiples des fichiers.
- Utilisation de technologies par l'entreprise qui ne sont pas approuvées par le département IT
- Les allers-retours par email avec des données non sécurisées
- Compilation d'informations et création manuelle de rapports
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