制药行业的商业预测一直集中在了解患者行为上。随着竞争的增加，患者更频繁地切换疗法，并且治疗范例变得越来越复杂。但是直到现在，很难获得有关患者的准确数据，以及他们如何开始治疗，通过治疗持续进行以及过渡到不同的治疗方案。
在本网络研讨会中，我们将通过对患者动态的更精确的数据驱动建模来提高预测准确性的方法。我们将审查可以帮助预测者更好地反映其市场现实并避免过度简化的方法，过程和工具 - 其中一些可能会对预测准确性产生重大影响，尤其是在启动窗口中。
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