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雷达卡
该行业面临着无数与销售相关的问题、隐私问题所带来的限制、更严格的营销预算以及取决于医生的建议进行销售。如果有一种方法可以根据实时数据预测未来方向，而不仅仅是历史记录，那么所有这些问题都会得到更好的处理。
预测分析有能力通过创建统计模型来为这些问题提供优雅的解决方案，这些模型可以巧妙地近似某些药物的需求，估计每位医生的销售能力并跟踪患者旅程的每一步。
预测分析在制药行业的应用
只要有数据，您就有可能引入分析的力量。它可以是药物推荐引擎、验证新物质或招募患者进行临床试验。预测分析还可用于相关活动，例如营销、物流和销售。
推荐引擎
想想亚马逊如何根据您的搜索和购买历史提供合适的产品。如果医疗软件能够在预防、诊断和治疗方面做同样的事情呢？
制药行业的预测分析可以查看不同的数据表，包括患者的特征、测试结果、家族史、既往情况和推荐药物，并得出最佳诊断以及处方药。这些个性化建议将比当前的通用教科书建议更好，因为它们将结合过敏症、过去记录和个体患者的已知反应。
选择临床试验患者
目前，参与临床试验的选择标准不符合患者的最大利益或研究的利益。这更像是一种官僚主义方法或先到先得的规则，而不是实际的科学。
预测分析可以识别那些最有可能从治疗中受益的人。此外，它还可以指出特定的代表性不足的群体，这些群体可以为身体对药物反应的机制带来新的见解。通过这种方法，最终决定可能涉及更多因素。
新药开发
到目前为止，开发和测试一种新药是一个长达数十年的过程。它涉及通过多个假设检验进行的大量试验和错误。化学家必须与医生密切合作，以消除副作用、危险的相互作用并仍保持所需的有效剂量。
在这种情况下，预测分析可以通过突出开发早期阶段的潜在缺陷来提供帮助。这甚至可以帮助确定那些与疾病成功相互作用的可能性最高的物质。下一步是测试与其他组件或与人体正常功能的相互作用。事实上，一切都是基于计算回归模型和概率。
制药相关行业的预测分析
不仅直接药物开发或患者监督可以从预测分析中受益，营销和销售等其他相关行业也是该工具的良好候选者。毕竟，对需求、高峰、销售和物流进行准确预测是任何企业的竞争优势。
高处方量
就像在任何业务中一样，它是关于销售更多或至少销售更昂贵的商品。不同之处在于，与消费品市场不同，您不能仅仅通过智能营销来增加对药品的需求。由于危险物质，有些产品甚至无法在没有处方的情况下使用。
在药品游戏中，医生是增加销量的关键因素。他决定推荐一种产品或另一种。因此，识别那些优秀的品牌大使、奖励他们并激励他们继续信任特定品牌变得至关重要。
到目前为止，这只是在电子表格环境中对列表进行排序的问题，通常是在月底或季度末，并为下一个时期制定计划。不幸的是，这种方法效率不高，因为它假设在特定区域感染疾病是一个线性的、可预测的过程。它还无视所有社会、经济甚至天气模式。
一个好的建议也是不要去追求那些产生更高的处方量因为它们将成为更多公司的目标，并且可能归结为价格战。
预测分析可以像谷歌关键字规划师一样精确定位那些竞争低但投资回报率高的利基市场。这实际上是一个更好的解决方案，走出人迹罕至的地方并采摘隐藏的果实。
绩效评估
与任何工具一样，需要评估预测分析的效率。简单地说，你需要评估模型与数据的拟合程度以及它是否在一组新的观察中仍然有效。在药物应用的情况下，这一步可能意味着特定患者的生与死之间的差异。这就是为什么通常认为适合（高达 99%）的药物需要改进，特别是如果这些药物治疗罕见但致命的疾病，如某些类型的癌症。
什么是下一个步骤？
制药行业可能会受到其他行业取得的最高成果的启发。除了已经提到的推荐系统之外，可能的应用还包括生命周期价值优化和动态定价。
为了充分利用这些应用程序，有必要将制药公司的专有客户关系管理 (CRM) 系统连接到分析市场情况的核心。要充分发挥预测分析的优势，您需要根据公司的优势调整市场产生的推动力。
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