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消除需求预测和病人预测之间的分治
2022年2月07
预测者通常使用两种方法中的一种设计预测结构:
基于病人:预测者往往从基于流行病学的方法出发,使用有关流行性、持久性、守法度和市场份额的数据和假设来确定有多少病人服用药物,并用这些数据预测未来收入最常用模式是产品新市场或使用模式复杂时使用(例如:肿瘤学)
需求基础 :提供商业销售数据或实战证据时,预测者往往使用基于需求模型,由历史销售数据(量或收入)推导预测短期和长期未来销售方法`趋势'对未来表现特别有价值,当药销量达到`稳态状态'时,它特别有价值,因为过去是未来表现的良好预测器
两种模型都为预测过程带值,但它们也有缺陷
以病人为基础的模型旨在通过注重病人行程和决策建立疾病增益和治疗清晰图象检验谁有这种疾病 检测方式 病人的治疗方式 和由谁处理模型为药厂独创,旨在理解病人行程和病人如何到达 — — 和分支离某些疗法betway必威怎么提款洞察力可用于构建商业策略,因为它们在病人与由此产生的商业销售之间建立深层和更多因果关系但它们需要大量研究,并往往基于难以收集并不经常更新的数据,使预测不准确或响应当前市场趋势
基于需求模型基于实战销售号详细市场趋势爆炸和粒子化销售后,这些模型已成为内联品牌越来越精确预测工具。betway必威怎么提款这些模型经常更新,从而及时提供洞察力,提醒市场动态变化趋势模型提供非常狭窄的观点焦点产品当前市场表现和基本关联 与病人行为, 但不是这些趋势的深层原因如果销售下降特定区域, 他们通常无法告诉你 是因为医生偏好, 病人偏爱竞技产品, 或其他原因缺乏上下文使得难以使用预测驱动变化或对市场中断作出有效反应
传统上预测采取二分法预测者选择模型-病人或需求-并用它预测据认为太难搭建, 即使他们做了两个预测 很少排队创建全新工作集 预测者尝试调和
药学预测思想领头者日益挑战二进制的“病人或需求”选择增加获取粒状现实数据的机会,同时加深理解纵向病人行程,准备推出一种新的预测方法
混合模型使用真实世界数据
今日预测者正越来越多地寻找方法, 通过使用实战数据和机器学习整合两种方法的构件, 消除这两种预测世界观之间的分治以下是它如何工作:
- 必威手机APP病人和需求模型都可用病人对保健提供者连续访问和治疗的纵向数据改善这使我们能理解患者的可能数目-即使尚未诊断或治疗
- 机器学习工具可快速分析基于病人模型和实际需求的差距并判定变化的可能原因和偏差模式由此产生的调和为预测洞见提供宝贵源
- 需求模型可以通过增加患者数据粒度来丰富更多受处方对象类型,包括社会-经济数据和国家以下地理数据新学持续用户和病人持续治疗持续时间这使更多因果关系定义更具确定性
- 病人模型可获益于日益精密模拟分析,以识别综合数万实生产品数据之'完美'合成模拟现实世界需求数据可用于估计患者模型中关键假设的市场份额和其他因素
上头预测地平线平台现在可以分析基于病人和基于需求对资产的看法工具方法中心是一套方便用户工具,用于消除两个模型数据间的差距用户可输入持久性、病人随时间流和流行病学信息作为基于病人的度量数据,并使用趋势化和综合现实世界数据环境专门设计以合并两种预测模型
这使最优药厂预测者从二进制预测方法转向混合解决方案,将世界最佳药厂都综合betway必威怎么提款用户观察到更精确的收入预测并深入了解改变预测性能背后的原因。这为预测者提供分析事件或流行病学事实对未来销售结果的具体效果所需的数据并允许他们按市场段、疾病严重程度、竞争者销售、医生行为或其他动态分解数据以修补商业策略
全部知识将预测从静态预测转换成活文档,帮助商业团队提高竞争力