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克服临床开发策略中的经验比阿斯
数据驱动模型如何挑战我们的假设并帮助我们作出更好的选择
2021年4月23日
药厂头目聚在一起决定分子优先排序时 感觉像堵塞交通每一个人都有自己的目的地, 他们都急着赶到那里, 但不知何故总有锁塞
如果你曾参与临床开发决策过程 你知道那种感觉
决策缺少数据识别右开发策略, 基于公司时间轴、风险爱好、市场需求与竞争环境,
不足为奇,因为每个利害相关者都带不同视角到表里执行官希望他们的产品提供最大回报组合管理员有限资源分布多项目嵌入式内部医疗队判断前试验有效方法关键舆论引导者往往带自专注专业
所有这些利害相关方都为讨论提供有效意见,但他们也都基于偏好和个人经验持有偏差。并可能花十年或更多时间将单药推向市场,即使是知识型专家可能也只能靠小数试验来判定决策基础
经验偏差会延缓决策过程, 更糟糕的是,可能导致错误决策,对公司开发成本、时序和未来成功产生巨大影响
带数据讨论
消除体验偏差的最好方法就是基于硬数据决策丰富的全球临床信息目前围绕成本、时间和风险提供强效方法帮助决策人用事实调节自身经验
药厂使用数据分析技术时,可依据预期开发成本、潜在风险、预测交付时间和商业价值评估每个分子取舍最新市场趋势、未满足医疗需求、当前试验结果和竞合药的商业价值
允许它们建模每一发展路径的结果,并仍然吸收所有利害相关方的投入,以便他们能看到各自首选计划可能产生的结果。团队承认自身不同背景, 并同时选择正确课程 基础模型最支持公司目标
药厂带数据到此过程时, 时间缩短到正确决策上, 消除偏向和情感, 只留下事实引导方式并增强决策人的信心 即他们选择的分子 将实现期望商业结果
代价、风险或收入:你选择哪个
多客户通过数据驱动方法消除不确定性和偏向性, 并正在改变开发新药的方式
新兴生物技术公司有希望免疫蛋白质, 深入探讨相关竞争环境与测试基准问题客户想评估五大孤儿标识中两个治疗区的选择
团队使用管道架构师分析竞技场景和测试基准 跨期望标识,建模 最佳和最坏案例假想解决方案强调开发时间、成本、风险和商业预测之间的权衡关系,使客户选择最符合其战略目标的标识帮助他们决定放弃三种表示并优先处理两种最有前途资产
另一例中,我们与药厂合作,该公司为分子获取风险调整净值,但希望独立审查计划
经审查核心数据集后,我们确定eNPV评估依赖内部假设,而内部假设没有考虑临床开发计划的关键细节。结果,他们的技术成功概率和值估计比预测数据高约20%-为eNPV多出86M团队通过设计修改建议引导技术成功概率从15%提高31%,enPV增加911M以上
必威手机APP大保健数据和分析技术的进步意味着公司不必完全依赖直觉和过去经验指导 — — 也不应该依赖这些经验指导公司。使用资产估值模型临床开发为决策提供精度,允许药厂公司打破与面向观点会议相联的锁塞并减少经验偏差的影响这种方法节省时间,降低风险,并让决策人相信他们正在为公司、病人和品牌做出最优选择。
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