视点 | 医药行业：数据驱动型领导力的下一个前沿

没有哪个行业，在利用数据和分析的强大能力方面，具有比生命科学和医疗保健行业的更多、更大的机会。建立数据驱动型领导力，有助于牢牢抓住医药行业数据驱动转型的机会。

在数据分析和数据管理能力方面，金融服务行业有着悠久的历史。由于争取客户、留住客户和发展金融服务客户的平均成本极高，因此，对于相关行业来讲，认真了解客户信息至关重要。金融服务公司还涉及信贷管理、流动性和金融工具风险，这些业务都需要复杂的数据分析。

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在金融服务公司发展出强大的数据管理能力的同时，其它几个行业也积累了可观的“数据富矿”。这些行业，具备了非常强大的数据发现(data discovery)优势;但在数据管理能力方面，还停留在初级层面。尽管面临数据管理方面的挑战，但没有哪个行业，在利用数据和分析的强大能力方面，有能够与生命科学和医疗保健行业相比的更多、更大的机会。

Jonathan White先生曾经在辉瑞、Haemonetics、IQVIA和iCarbonX(碳云智能)公司担任负责研发、技术和数据职能部门的高管，在数据和生命科学交叉领域有丰富经验，他在接受媒体采访时，阐述了生命科学中数据驱动型转型的潜力。

White先生认为，医药行业已进入研发产出率的黄金时代，近年来，FDA每年批准的新药数之多，是上世纪90年代中期以来从未有过的。但即便是圈内人士，也可能没有完全认识到，产出率的大幅提高，是得益于“大数据”在生命科学领域崛起，以及积极开发利用的结果。

▲以PDUFA队列计的获批新分子实体占比(%)(图片来源：参考资料[1])

▲以财年计和截止于2019年9月30日，FDA药品审评与研究中心的立卷数和获批新药与生物制品数(*截止于2019年9月30日)(图片来源：参考资料[1])

知情领导力驱动，提高研发产出率

医药行业的不少高管们，对理论上的大数据战略优势存在模糊认识，也很少有采取具体步骤，确保在整个企业层面，甚至在部门层面采取数据管理。但是，随着医药行业的研发绩效，越来越多地受到以数据为中心的专业知识与知情领导力(informed leadership)的驱动，这种状况正在改变。White先生指出，“通过瞄准表征程度更好的分子靶点，使得早期研发产出率得到持续提高。”生物医药研究的最初转型，是由专注于罕见病治疗药物的公司带头发起的;罕见病治疗，往往需要分离出一个致病基因突变。稳健可靠的数据与分析能力，为有效确定靶标提供了基础。目前全球最畅销的药物中，有一半涉及与免疫或肿瘤相关的治疗领域。因此，对于医药公司，具备适用的丰富数据和分析方法学，至关重要。

▲数据知情领导力要素(数据来源：参考资料[3]，药明康德内容团队制图)

助力真实世界证据(RWE)

White先生重点介绍了真实世界证据(real world evidence，RWE)用例，RWE是从真实世界数据(RWD)中获取的证据，其中包括通过电子病历(EHR)、医疗保险索赔、计费活动，以及其它来自于患者生成的数据。White先生认为，由于数字处方的扩展运用，电子病历投入运用，可穿戴设备使用不断增加，使得RWE数据激增。虽然大多数电子病历的数据质量参差不齐，但采用来自于电子病历数据，成功设计临床试验，经过了充分证明。

目前，在设计临床试验方面，研究人员通过查询数据，更为深入地了解每个患者的体验。这样做，是为了确保药物反映患者的实际体验，在日常环境中，患者能够承受。在批准后临床登记中，已经采用这些数据来监测患者的健康和体验。

▲知情领导力带来的变化(数据来源：参考资料[5]，药明康德内容团队制图)

随着对数据质量的信心增强，这些努力正在扩大。从长期来看，药物开发的一个重要目标，是通过使用RWD来减少临床试验控制臂。尽管距离完全实现，还有很长的路要走，但很多领先学术中心，已将良好的过程控制与严格的数据整理置于优先位置。很有可能会看到，由领先的医院推出高质量的匿名患者数据，供医药行业使用，在未来十年，这样的做法，会成为重要的创新中心。然而，White先生也指出，这些现在还是孤例。还没有谁能够做到解码，做到去标识(de-identification)，消除对患者的身份识别。

医药行业充满了数据驱动转型的机会。例如，Paul Hudson先生最近执掌赛诺菲公司(Sanofi)，以其在数字策略和基于机制的肿瘤用药方面的经验，为力图实现内部研发产出率的公司，提供了非传统的首席执行官背景。上任伊始，Hudson先生就表达了自己的愿望：真正建立一个数据驱动的数字组织。赛诺菲公司是否可以成为首家完全拥抱并应用数据驱动，面向未来的大型医药公司，将会是一个备受关注的案例。

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参考资料：

[1] Khushboo Sharma. CDER New Drugs Program: 2019 Update. Dec 3, 2019. Retrieved Dec 5, 2019 from https://www.fda.gov/media/133187/download

[2] Nick Petrie.领导力发展的未来趋势. Dec, 2011. Retrieved Dec 11, 2019 from https://www.ccl.org/wp-content/uploads/2016/09/FutureTrendsChinese.pdf

[3] Michael S. Knapp, Juli A. Swinnerton, Michael A. Copland, et al. Data-Informed Leadership in Education. Oct, 2006. Retrieved Dec 11. 2019 from https://www.wallacefoundation.org/knowledge-center/Documents/1-Data-Informed-Leadership.pdf

[4] Randy Bean. Pharmaceutical Industry as the Next Frontier For Data-Driven Leadership. Dec 9, 2019. Retrieved Dec 10, 2019 from https://www.forbes.com/sites/ciocentral/2019/12/09/pharmaceutical-industry-as-the-next-frontier-for-data-driven-leadership/#6b926f1e485b

[5] Judy K. Sargent, Mary Ann Hudziak. Self-Assessment of Data-Informed Leadership. Feb 12, 2016. Retrieved Dec 12, 2019 from https://cdn.ymaws.com/www.wasda.org/resource/resmgr/Data_Summit_2016/Handout_Slides_Self-Assessme.pdf