2、商业制药中的数据科学与高级分析研究

商业制药中的数据科学与高级分析研究

1. 研究背景

随着高科技、下一代技术的发展，制药销售和营销等商业环节对大量数据的管理需求日益增加。这些数据来源多样，分散在业务的不同难以访问之处，需要更强大的数据生态系统来管理。例如，在了解医学出版物作者的关系时，不仅要知道作者在特定日期和地点撰写了该出版物，还需了解其关联人员、共同作者、相关推文等多维度信息。制药公司必须有效管理、整合和分析来自研发、临床、转化、基因组和健康记录等多方面的数据，以实现更明智的决策。

2. 研究方法

本研究采用混合方法，包括对PubMed、Elsevier、iMedPub、Sage Journals和Google Scholar数据库中学术文章的系统定量文献综述，以及与25位从分析师到执行董事的制药专业人士进行的焦点小组讨论。研究旨在探讨数据科学（DS）和高级分析（AA）如何解决制药行业当前的商业挑战，实现资源高效利用、数据有效存储，并提升决策能力。

研究问题（RQ）为：哪些高级分析和数据科学的机会、挑战和用例对制药商业化进程和能力最为相关和关键？次级研究问题（RQ2）为：哪些DS和AA技术与模型能影响商业制药项目？这些问题旨在提高对制药组织商业部门如何适应内部流程并应用DS和AA的理解。

3. 系统文献综述

• 研究目的 ：识别DS流程、技术和程序与AA研究之间可能缺失的联系，为其提供实践和理论背景。使用VOSviewer软件进行系统的文献计量分析，以识别相关出版物、文章和提及DS和AA应用的示例与解释，并提出更好理解两者的建议。
• 研究过程