制药公司每年在研发上的投入超过3000亿美元，但进入临床试验的药物中，最终获得美国食品药品监督管理局（FDA）批准的仅有12%。

即使疗法成功，商业化仍取决于识别符合条件的患者及其治疗医生；随着治疗更具靶向性、入组标准更复杂，这一挑战愈发严峻。诊断数据正成为一种战略性资产。

“制药公司可以利用基于实验室结果和索赔构建的预测分析，来验证假设、估算市场规模，并优先安排医生 outreach，以教育他们了解患者和诊断路径，”Quest Diagnostics 生命科学数据与分析解决方案执行总监 Parag More 表示。“这能带来更明智、数据驱动的上市策略。”

预测分析利用真实世界实验室数据，帮助转变市场进入策略，将符合条件的患者群体从已诊断扩展到未诊断和诊断不足的人群，识别治疗患者的国家提供者标识符（NPI），并加速疗法的采用。

商业化缺口

FDA 批准并非药物开发的终点，而是另一个关键阶段——商业化的开始。

疗法日益专业化，包括精准医疗和罕见病，使得识别患者更加复杂。对于诊断路径复杂或延迟的患者尤其如此，他们往往在多个医疗系统间接受分散的护理。如果在商业化早期未能识别正确的患者和医生，疗法可能难以获得市场牵引力。

制药公司正日益投资于高级分析以弥补这些缺口。数据驱动的商业化策略，包括预测分析和真实世界数据分析，正成为提升商业表现和优化上市的关键。

“商业成功取决于识别符合条件的患者在医疗系统中的位置，以及哪些医生在治疗他们，”More 说。“没有这种近乎实时的可见性，即使是突破性疗法也可能面临缓慢的采用。”

实验室检测产生纵向的真实世界临床洞察，提供对疾病患病率、检测模式和进展的可见性。与识别已知合格患者的回顾性分析相比，预测建模能识别符合目标特征的“隐藏”或未诊断患者，绘制疾病进展和高风险队列，并通过去标识化患者数据识别治疗合格人群的医生，从而超越简单的回顾性分析，转向主动识别潜在患者。除了帮助商业团队了解患者人群集中地以及哪些医生最可能在实践中遇到他们，预测分析还可为市场规模估算和上市规划提供信息。

将诊断数据作为战略资产，能够实现更精准的教育和 outreach，并支持赞助检测计划以缩小诊断差距。

“当我们使用预测分析来确定尚未诊断的人群时，商业团队可以联系他们的医生，教育他们了解患者旅程和有助于诊断的检测，”More 说。“结果，医生可以确保患者获得准确及时的诊断，减轻他们的不确定性，并帮助他们更快走上正确的治疗路径。”

诊断数据作为战略资产

美国每年分析的医学实验室检测超过120亿次，创造了庞大而多样的数据集，提供对疾病患病率、检测模式和进展的洞察，并弥合了批准与采用之间的差距。随着疗法日益靶向化、市场竞争加剧，商业化策略必须更加数据驱动。

“诊断实验室数据是最有价值但未被充分利用的医疗洞察来源之一，”More 说。“它捕捉了诊断旅程——从早期异常结果到确认性检测——这种可见性创造了在护理路径中更早识别患者的机会。”

将诊断智能视为战略资产的组织很可能获得显著优势。通过将预测分析整合到商业化规划中，制药公司可以验证市场机会、优先安排医生 outreach，并最终扩大改变生命疗法的可及性。

“预测分析将诊断数据从回顾性记录转变为前瞻性策略工具，”More 说。“当制药公司了解患者在诊断旅程中的位置时，他们可以设计上市策略，触达正确的医生，支持更早的诊断，并确保疗法惠及最需要的患者。”

利用诊断智能作为战略资产的医疗组织将更好地定位，以验证市场机会、优先安排 outreach，并改善患者对疗法的可及性。

联系我们，推进诊断驱动的患者识别，将正确的患者和医生与能产生最大影响的疗法连接起来。