Выявление сигналов с использованием анализа данных стало неотъемлемой частью современной системы фармаконадзора. Такой подход позволяет на ранней стадии выявлять редкие и неожиданные побочные реакции, связанные с применением лекарственных препаратов.
В Pharmcontrol мы разрабатываем и внедряем современные методы, позволяющие эффективно и точно обрабатывать большие объёмы поступающих сообщений о безопасности.

Почему это важно

Классический метод «ручной оценки» каждого случая становится неэффективным при тысячах сообщений в день. Чтобы решить эту проблему, мы применяем:

• Статистические модели

• Машинное обучение

• Семантические алгоритмы

Это позволяет выделять наиболее клинически значимые случаи и направлять их на экспертную оценку и при необходимости — на последующие регуляторные действия.

Как работает наш подход

С помощью методов кластеризации, векторного моделирования и поиска скрытых закономерностей, наша система имитирует мышление медицинских экспертов.
Таким образом, она помогает выявлять взаимосвязи, которые могли бы быть упущены при традиционном подходе.

Основные компоненты методологии:

• Кластерный анализ — выявляет скрытые связи между симптомами и диагнозами

• Семантическая группировка — связывает препараты и реакции на основе частоты и сходства

• Моделирование вне MedDRA — выходит за рамки иерархических кодов и определяет реальные взаимосвязи в данных

В совокупности эти инструменты повышают чувствительность и специфичность при выявлении сигналов, улучшая качество фармаконадзора.

Выявление факторов риска

Одним из приоритетов исследований Pharmcontrol является определение групп пациентов с повышенным риском развития побочных эффектов. Применяя методы анализа данных, мы выявляем сигналы, связанные с:

• Лекарственными взаимодействиями

• Возрастом, полом, беременностью

• Этнической чувствительностью и индексом массы тела (BMI)

Это позволяет врачам принимать более точные и персонализированные решения в отношении терапии.

Снижение влияния смещений

Крупные базы данных по фармаконадзору часто содержат ошибки и искажения, вызванные различиями в географии, демографии или методах сбора данных. Чтобы минимизировать такие влияния, мы применяем:

• Логистическую регрессию со сжатием, уменьшающую эффект маскировки

• Стратифицированный анализ, позволяющий выявить риски в отдельных подгруппах

• Техники размаскировки, которые выявляют связи, скрытые за массивными потоками данных

Эти подходы делают наш процесс выявления сигналов надёжным, прозрачным и пригодным для действий.

Почему выбирают Pharmcontrol

Наша команда специализируется на интеллектуальном анализе данных и выявлении сигналов, обеспечивая соответствие требованиям международного фармаконадзора.
Наши методы применимы для всех типов продуктов и терапевтических направлений — от традиционных лекарств до биопрепаратов и медицинских изделий.

Сегодня Pharmcontrol поддерживает клиентов в более чем 30 странах, включая ЕС, СНГ и Азию.
Независимо от того, выводите ли вы новый препарат на рынок или поддерживаете существующее портфолио, мы готовы предложить вам научно обоснованные решения в области фармаконадзора.