Page 9 - 嘉和资讯102期

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童药物，因为入组困难，成本巨大， ▍海森健康“智汇 RWS”赋

RCT 的模式往往难以支撑整个研究。 能医药研发

事实上，冗长的研发过程、巨额 近几年，随着大数据、人工智能

的研发投入和低研发成功率一直是医 技术发展以及医院信息化水平的日渐

药研发面临的三大难点。在医药研发 成熟，真实世界研究得以逐渐从概念

竞争愈发激烈的环境下，提高临床试 走向实际应用，并成为各大医疗机构、

验各个环节的效率，减少人工成本带 药企医学 / 药物研究的主要研究方式

来的挑战，需要传统的临床试验数据 之一，备受行业追捧。

采集及处理模式做出更多改变。
如何更好地借助大数据与人工智
最大的改变莫过于尝鲜真实世界 能技术开展真实世界研究，助力医药

研究。 研发方式升级、更新，是海森健康一

真 实 世 界 研 究（Real World 直以来为之努力的方向之一。

Study，RWS），即在真实世界环境 作为嘉和美康集团旗下专注于医

下收集与患者有关的数据（RWD）， 疗大数据、人工智能及互联网医疗的

通过分析，获得医疗产品的使用价值 智慧医疗创新服务商，海森健康一直

及潜在获益或风险的临床证据。对于 致力于发挥自身优势，推动真实世界

药企而言，RWS 可以说是一种刚性 研究在医药研发领域的深度应用，帮

需求，例如：国家明文规定药物上市 助药企提升药物研发效率与质量。此

以后 5 年内，药企必须要提交药物安 次论坛上亮相的“智汇 RWS”，就

全性监测数据，否则将有退市的风险。 是海森健康依托在医疗信息化领域多

而 RWS 是药企应对这类法规要求的 年的深厚积累和实践经验，以及尖端

好方法。 大数据与人工智能技术，针对真实世

作为一种药品上市后的再评价方 界研究在医药研发领域开展的难点与

法，RWS 可以更好地反映出药品在 痛点，打造的“一站式”真实世界研

实际临床使用过程中的有效性、安全 究整体解决方案。

性以及经济性等。但由于其所需样本 “智汇 RWS”以智能医学数据中

量较大，通常涉及海量医疗数据，以 台为核心，通过对原始数据的标准化

往依靠人工操作的科研方式不仅耗时 建设、自然语言处理、质控核查以及

耗力，且极易出现人为错误，难以保 数据治理等，形成可及、可靠、可用

证数据质量及科研实施的效率。 的科研大数据资源库；在此基础上，