アンメットメディカルニーズ

病気などにより医薬品を求めている患者がいるものの、医薬品開発が進んでいない医療領域のニーズの事を言います。

製薬企業は営利企業ですから、莫大な投資を医薬品開発にした場合、その医薬品の市場が大きく投資を回収する見通しを立てなくてはいけません。
ただ、アンメットメディカルニーズのある領域については、希少疾病と呼ばれる患者数の少ない難病などが市場になるため、採算性の問題からどの製薬企業も積極的に参入しようとしません。（参入したくてもできません。）

こうした希少疾病市場に向けた医薬品はオーファンドラッグと呼ばれます。

ノーベルファーマという会社は70億円ほどの売上高の会社ですが、このようなアンメットメディカルニーズに特化した事業を展開しています。
販売委託や製造委託、技術提携など複数の製薬企業とアライアンスを組みながら事業をしています。
素晴らしい会社ですね。


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実消化システム

ブログのアクセス数の多い記事を見ていると、実消化データとはのページが最もアクセスが多く、
関心の高さが伺えます。
あまり、実消化に触れているサイトなどがなく、書籍もほとんどないと言ってもよい状態ですので、情報を求めている方が多いのでしょうか。

実消化の仕組みは、製薬メーカーの規模によって整備されている状態は様々ですが、何十年も前から同じ仕組みを利用し、どうしてもまかないきれない業務ニーズが出てきた際にアドオンしつぎはぎ状態で何とか運用を回している会社が多いです。
基本的にはJD-NetやNHI、MD-Netというような外部データを取り込み、クリーニングし、その販売実績を紹介する仕組みなだけですので、あまり会社によって違いはなく（商流や商習慣、コードの違いはもちろんありますが）、必要以上にコストがかけられない仕組みですので、仕方がないと言えるでしょう。

中にはスクラッチで実消化システムを構築するのではなく、メンテナンス業務などを含めて外部のBPOができるベンダーに運用ごと委託して回している会社もあるようです。
このような業務をセットにしてアウトソーシングしたいというニーズは最近増えていますね。

最近では、実消化システムは以下のパターンに分類できると思います。
・スクラッチ型
　→昔はこちらのタイプが主流でした。
　　　しかし共通化できる要素が多く、上記の通りそれほどコストがかけられない
　　　仕組みですので、この手段を採用する企業はほとんどありません。
　　　しかしながら、完全にスクラッチではなくテンプレートや部品を提供する
　　　ベンダもありますので、このような手段を採用する企業はあります。

・パッケージ型
　→メーカー系や製薬に強いSIerは昔からの仕組みをパッケージとして展開して
　　いますので、パッケージを採用する企業が増えています。
　　パッケージを自社のデータセンターなどでオンプレミスで導入しますので、
　　比較的伝票数の多い大手製薬メーカーなどはこの手段を採用する傾向があります。

・クラウド型
　→どの業務システムでもSaaS型の仕組みを採用するシーンが増えています。
　　　実消化の領域でもこの流れはあり、プライベートクラウドなどでAWS上にパッケージを
　　　構えるのではなく、完全にサービスとして利用できる実消化サービスを提供する
　　　ベンダーもありますので、この形態のシェアは伸びていると思います。
　　　ただし、処理できる伝票数に限界がある事やクラウドにデータやマスタをアップロードするという
　　　運用が付きまといますので大手製薬メーカーでは運用が難しく、中堅以下の
　　　製薬メーカーが好んでこの手段を採用する傾向にあると思います。

・BPO型
　→クラウド型と抱き合わせで採用される事がありますが、完全に人の手によって
　　　実消化業務を回すパターンです。
　　　さすがにこのご時世でこの手段を採用し続ける事は難しいとは思いますが、
　　　ある領域に特化している小さな製薬メーカーなどではこのタイプもあるのかもしれません。
　　　実消化BPOができるベンダーはそれほど多くはありませんので、人の高齢化が進む
　　　実消化業務への課題感が強い製薬メーカーでのニーズは強いと思います。



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データベース研究とは

データベース研究という言葉が製薬担当者の間でよく使われるようになってきました。
製薬協でも検討が進んでおり、レポートも公開されています。
→http://www.jpma.or.jp/medicine/shinyaku/tiken/allotment/pdf/rwd.pdf

データベース研究（DB研究）とは、簡単に言うと様々なデータが入手しやすくなっていますので、
これまでのような治験から得られる臨床試験のデータを活用するだけでなく、臨床現場で発生するデータを活用しようという動きの事です。
対象を絞り込んだ状態での分析では得られないきめ細かい分析ができるようになります。

S&M領域や他業種では取り組みが進んでいるようなビッグデータの分析やIoTの取り組みがR&D領域でも出てきたとも言えますね。
実際にS&M領域でMR支援に活用されているような外部データ（レセプトデータなど）も活用が検討されていますので、製薬企業全体としてこのような取り組みが進んできたというわけです。

ちなみに、DB研究で活用するデータはRWD（Real World Data：リアルワールドデータ）と呼ばれます。
RWDには上記で挙げたようなレセプトデータもありますし、これも最近病院グループなどを始めとする医療機関の中で取り組みが進められているオーダリングシステムや電子カルテのような現場で得られるデータソースも対象となります。


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2016年末時点の頻出キーワード

一度、2016年9月末に頻出キーワードを掲載しましたが、2016年12月末時点で集計してみました。
以前は一般用語（製薬とか医薬とかMRとか）も集計対象に含めていましたが、
今回から除外してみました。

このサイトでは世の中で流行っているキーワードのアクセスが多いというわけではなく、
他のサイトではあまり情報が入手しにくいキーワードを指定して訪問下さる方が多いようです。
といってもAIのキーワードなどは注目度は高く（１２月は１件も検索されていませんでしたが、
記事を見ている方は多かったようです。）、新たなマーケティングデータとして期待が集まるエンサイスや
クインタイルズ＆IMSのニュースの関心度は高いようです。

最近、臨床試験の領域ではプリファード契約の検討をよく耳にしますので、この辺りも
今後増加するキーワードかもしれません。




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視点 製薬企業からＭＲがいなくなる日 動き出した製薬産業の構造改革、情報ソースはＭＲからＩＴ・ＡＩにシフト

視点　製薬企業からＭＲがいなくなる日　動き出した製薬産業の構造改革、情報ソースはＭＲからＩＴ・ＡＩにシフト
https://www.mixonline.jp/Article/tabid/55/artid/54991/Default.aspx

すごく衝撃的なタイトルの記事ですが、突拍子もないような事ではなく、現実に到来する話だと思います。
製薬メーカーの話を聞いていても、より医師と接触する機会や時間が減り、扱う情報量が爆発的に増え、医師からはより高度な情報提供を求められる中、人間の脳による経験や勘＋従来のSFA/CRMの仕組みだけでは応えられないという意見を聞きます。

膨大な情報の中からぶれなく一定のレベル以上のリアクションを医師に返すような業務はまさにAIにとって得意としている事だと思います。
医師は人間と触れる事が目的ではなく、より少ない時間で自分が求めている情報を得られさえすればよいのですから、相手が人間である必要はありません。（エムスリーなどが流行った背景にはこのような医師のニーズがあるのだと思います。）


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