El objetivo de la industria de las ciencias biológicas es curar todas las enfermedades y, al mismo tiempo, reducir el costo de los medicamentos que todos necesitamos para mantenernos sanos. ¿Cómo se logra esto con los desafíos actuales de hacer más con menos?
Un artículo reciente de PwC titulado Tendencias de la industria farmacéutica y de ciencias biológicas en 2017 arroja algo de luz sobre lo que está actualmente en movimiento:
«Las empresas farmacéuticas y de ciencias de la vida se enfrentan a una ola de desafíos que compiten entre sí...», continúa afirmando, «algunas compañías farmacéuticas están en condiciones de capitalizar esta situación y demostrar el valor clínico y económico de sus productos y soluciones de formas nuevas. Estas empresas han empezado a adoptar nuevas tecnologías para el análisis de datos que pueden gestionar y evaluar los resultados de la administración personalizada de medicamentos y determinar la dirección del desarrollo del producto».
https://www.strategyand.pwc.com/media/file/2017-Pharmaceuticals-and-Life-Sciences-Industry-Trends.pdf
Luego, el informe destaca que «la demanda de talento analítico profundo en los EE. UU. podría ser entre un 50 y un 60 por ciento mayor que la oferta proyectada para 2018». Si la parte empresarial de estas organizaciones de ciencias de la vida exige talento para datos, es de esperar que haya demanda de la infraestructura de soporte.
Además del cumplimiento de la parte 11 del 21 CRF2 (y otras regulaciones), eso significa que la integridad de los datos se ha vuelto aún más importante en toda la cadena de suministro porque el futuro de la empresa y el producto se están desarrollando en función de este Big Data disponible recientemente.
Esto se extiende especialmente al lado de fabricación y procesamiento de la ecuación. Entran en juego las fuentes de datos de la automatización industrial, como los sistemas de control de lotes, la manipulación de materiales, el embalaje, MES, HMI, Historian, los sistemas de laboratorio y muchas otras fuentes. Todas son posibles ideas sobre cómo se desarrolló ese producto y cómo podría desarrollarse en el futuro. Otra suele ser la forma en que se aprovechan los datos del lado de la fabricación en la actualidad, para aumentar la eficiencia operativa y aumentar los rendimientos de la optimización de los procesos.
Integridad de los datos y sistemas
Está claro que la integridad de los datos y los sistemas está aumentando cada vez más en términos de importancia más allá del simple cumplimiento. Entonces, ¿cómo se protege un equipo de los desafíos de integridad de los datos y los sistemas?
Evite lo siguiente:
- Niveles mixtos y automatización parcial: actualizar toda una infraestructura de una sola vez puede resultar abrumador, pero realizar actualizaciones más pequeñas teniendo en cuenta el panorama general puede sentar las bases para un sistema cohesionado.
- Sistemas de automatización y control desconectados: para evitar la pérdida de datos, es imprescindible mantener una comunicación uniforme entre los sistemas.
- Falta de bibliotecas de recetas centralizadas: la coherencia es clave, especialmente en lo que respecta a la integridad de los datos. Asegúrese de que los sistemas tengan un libro de reglas básico sólido que guíe todos los procesos.
- Procesos manuales y en papel y registros de lotes: es arriesgado confiar en los procesos manuales y en papel, mientras que los datos digitalizados pueden vivir para siempre.
- Hardware con ciclos de vida inferiores a ocho años: las actualizaciones son incómodas, lentas y costosas. Invierta en sistemas que puedan durar.
Considere la posibilidad de consolidar estos sistemas en una plataforma en la que su equipo pueda virtualizar todas sus aplicaciones y sistemas, lo que permitirá disponer de una fuente central de datos para garantizar la máxima integridad de los datos y del sistema.
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