¿Las empresas farmacéuticas pueden aprender de los restaurantes?

En el sector de la restauración, los clientes exigen un nivel de rigor y limpieza muy altos. Por lo que, los procesos en una cocina para crear platos deliciosos pueden servir como modelo para las empresas de ciencias biológicas. Pues el talento y la tecnología son necesarios para producir conocimientos de eficacia a tener en cuenta en la era del cuidado responsable.  

Los ensayos clínicos se han usado durante mucho tiempo como una herramienta para demostrar la “eficacia relativa” de nuevos medicamentos al mercado. Este modelo operativo (desarrollar un fármaco, demostrar su eficacia relativa, obtener beneficios) sirvió a la industria farmacéutica durante muchas décadas. Por ejemplo, si una compañía farmacéutica mostró que los pacientes caminaron 10 metros adicionales en una cinta sin aliento después de tomar un nuevo medicamento para el asma durante un ensayo clínico, la compañía podría obtener la aprobación regulatoria para vender el producto (siempre que, por supuesto, el medicamento cumpliera requerimientos de seguridad). A partir de este punto, la empresa podría fijar el precio del medicamento con un margen lo suficientemente grande como para cubrir sus costos y obtener una ganancia considerable.

Con la reforma del sistema de salud, la eficacia relativa de un medicamento ya no determina si los médicos lo recetan  o si los proveedores de seguros lo cubrirán. Para que los servicios de atención médica compren los medicamentos y las compañías de seguros puedan reembolsar, estos deben demostrar “efectividad comparativa“. Esto es demostrar beneficios potenciales y efectividad en el entorno real, resultados tangibles en la salud que demuestran reducciones en las tasas de hospitalización, disminuciones en las tasas de reingreso y otros parámetros de calidad de vida.

Pero ilustrar la eficacia comparativa de un fármaco no es tarea fácil. Requiere combinar y analizar una cantidad muy grande de macrodatos provenientes de un abanico de fuentes dispares como los procedimientos de farmacias, registros médicos de pacientes, ensayos clínicos y estudios clínicos.

Greg Szwartz, director de Deloitte Consulting LLP, un especialista en análisis avanzado y modelado predictivo, dice que “Muchas empresas de ciencias biológicas no tienen acceso a datos sobre la efectividad comparativa para saber cómo demostrar resultados”. En la mayoría de los casos esto se debe por no existir, en estas empresas, herramientas para la gestión de los macrodatos en cuestión.

Sin embargo, antes de plantearse elevados presupuestos y reacondicionar departamentos con tecnología de punta para gestionar la información, existe una solución para estas empresas. Usando big data, estas pueden volverse efectivas rápidamente pues, podrán localizar patrones y proporcionar información, y pueden hacerlo complementando su infraestructura actual sin arruinarse.

Para ayudar a las empresas de ciencias de la vida a determinar la infraestructura de gestión de datos e información necesaria para obtener información sobre la eficacia comparativa, hay un paralelismos entre las operaciones de los restaurantes y la gestión de la información. Los chefs y gestores de restaurantes a menudo desarrollan sus menús antes de comprar ingredientes. Y, los ejecutivos de ciencias de la vida deben primero descubrir la investigación de efectividad comparativa que les ayudará a vender sus productos.

Si una compañía farmacéutica quiere demostrar la eficacia de su nuevo inhalador y lo presenta con un contador de dosis patentado, seguramente necesitará demostrar una determinada evidencia de efectividad comparativa. Demostrar que el contador de dosis previene las hospitalizaciones al ayudar a los asmáticos a tomar sus medicamentos según lo prescrito. En lo general, la compañía farmacéutica debe pensar en la investigación de efectividad comparativa requerida para cada uno de sus productos como si de un plato en un menú se tratase.

Después de haber elaborado un “menú” y una lista de “ingredientes”, la compañía farmacéutica puede considerar el almacenamiento (la despensa, refrigerador, congelador), el procesamiento (los hornos, batidoras y otros equipos de cocina) y el análisis (la presentación de alimentos). Todos los datos generados de estas distintas fases se pueden poner en la nube y analizar periódicamente según el enfoque necesario. 

Veamos los “entrantes”, que en términos de eficacia comparativa para la compañía farmacéutica sería considerar los datos necesarios para su afianzar la aceptación de su producto a diferentes niveles. Siguiendo con el ejemplo del inhalador, la empresa necesita datos sobre los pacientes que van a “consumirlo”. Prever que su concepción va a ser más apreciada si viene con un contador de dosis, evitaría la “acidez” de ser hospitalizado. Al obtener estos datos, la compañía farmacéutica puede necesitar establecer un estudio clínico para rastrear los pacientes que usan su nuevo inhalador con contador de dosis. Esto sería como en un restaurante que cultiva un jardín para cultivar sus propios productos. Para obtener los mejores alimentos se tienen que analizar y certificar como aptos para el consumo, los proveedores de alimentos tienen que obtener tales certificaciones. Por lo que en la Industria farmacéutica, la empresa debe obtener datos de proveedores de inteligencia clínica para conocer los requisitos necesarios.

Identificar primero las necesidades de efectividad comparativa puede evitar que se agreguen demasiados datos y que se adquiera tecnología innecesaria. Las empresas de ciencias biológicas no conocen las preguntas fundamentales que deben responder para comercializar sus productos y muchas veces acumulan más datos que los necesarios y eso hace que necesiten más hardware y software para manejarlos.

Pero las empresas de ciencias biológicas deben pensar también en el talento que tienen a disposición. Analizar, gestionar e interpretar los datos subidos en la nube puede requerir nuevas habilidades, lo que requiere científicos especializados en datos y programadores. En análogo, “Un restaurante puede tener los ingredientes más frescos y de alta calidad y equipos de cocina de última generación, pero todo será en vano si carece de personal de cocina con conocimientos sobre cómo combinar y preparar esos ingredientes y operar el equipo”.

Los fabricantes de dispositivos médicos pueden desarrollar nuevos productos y servicios basados ​​en el análisis de los datos. La infraestructura de gestión de la información y el talento necesarios para obtener conocimientos sobre la eficacia comparativa pueden ayudar a las empresas de ciencias de la vida de muchas maneras. Utilizar las capacidades analíticas y de gestión de la información facilita la identificación de poblaciones específicas de pacientes que pueden conducir al descubrimiento de fármacos nuevos y más eficaces. Al fin al cabo la atención médica necesita una postura de responsabilidad dirigida hacia la mejora de los resultados de los pacientes, y , para prosperar en esta era de atención responsable, las empresas de ciencias biológicas deberán tener el estudio de los análisis para demostrar el impacto directo que tienen sus productos y servicios en la mejora de los resultados de los pacientes. 

En suma, la analogía del restaurante puede servir como un principio organizativo. Uno que puede ayudar a las empresas de ciencias de la vida a analizar los requisitos que la audiencia de sus productos necesita para extrapolar todos los datos, almacenamiento, procesamiento y talento como se de ingredientes, procesos de preservación de alimentos, procedimientos culinarios y detalles de presentación del plato se tratara.

Fuente: Wall Street Journal

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