MARCHé DES DONNéES DU MONDE RéEL ANALYSIS

La taille du marché mondial des données sur le monde réel (DDR) devrait augmenter En 2023, 1,59 milliard de dollars É.-U. à 4,07 milliards de dollars É.-U. d'ici 2030, avec un TCAC de 14,4 %. L'adoption croissante de la RWD dans développement des médicaments et les approbations, l'accès aux marchés et la surveillance post-commercialisation sont les moteurs de la croissance du marché.

RWD est des données collectées à partir de paramètres réels, tels que dossiers médicaux électroniques (REH), données sur les demandes et registres des patients. Il peut être utilisé pour produire des preuves sur l'innocuité et l'efficacité des médicaments et des instruments médicaux, ainsi que pour évaluer l'impact des traitements sur les résultats des patients.

Global Real World Data (RWD) Marché régional Perspectives

• Amérique du Nord On s'attend à ce que le marché mondial des données du monde réel domine en 2023, avec une part de marché de 5 %. Cela est dû à l'industrie des soins de santé bien développée de la région, à la prévalence croissante des maladies chroniques et aux règlements rigoureux régissant l'approbation des médicaments.
• Europe On s'attend à ce qu'il s'agisse du deuxième marché en importance pour les données du monde réel en 2023, avec une part de marché de 28,5 %. Cela est dû au fait que la région met fortement l'accent sur l'innovation et l'adoption croissante des mégadonnées dans le domaine des soins de santé.
• Asie-Pacifique On s'attend à ce que le marché des données mondiales sur le monde réel augmente le plus rapidement en 2023, avec un TCAC de 10,5 %. Cela est dû à l'accroissement de la population de la région, à l'augmentation de la prévalence des maladies chroniques et à l'augmentation du soutien gouvernemental à l'utilisation de la MDR dans la prise de décisions en matière de soins de santé.

Graphique 1. Part de marché des données mondiales sur le monde réel (%), par région, 2023

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Affichage des analystes

Le marché mondial des données du monde réel connaît une croissance importante en raison de la prévalence croissante de maladies chroniques comme le cancer, etc., et de la demande croissante de médicaments personnalisés. Le marché est également motivé par l'adoption croissante de données mondiales sur le monde réel dans le secteur des soins de santé pour les processus décisionnels, la mise au point de médicaments et les approbations. En ce qui concerne les défis, la protection des données et les problèmes de sécurité, ainsi que l'absence de méthodes normalisées de collecte des données, pourraient entraver la croissance du marché. À l'avenir, le marché devrait poursuivre sa trajectoire de croissance, en raison des progrès technologiques dans l'analyse des données et de l'adoption croissante des technologies numériques de la santé. On s'attend également à ce que l'intégration de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique aux données mondiales sur le monde réel offre des possibilités de croissance lucrative pour le marché.

Conducteurs du marché des données mondiales réelles

• Accroître l'adoption des dossiers de santé électroniques (DSE) : L'adoption généralisée des dossiers de santé électroniques par les fournisseurs de soins de santé a entraîné l'accumulation d'une grande quantité de données sur les patients. Ces données, lorsqu'elles sont agrégées et anonymisées, peuvent fournir des renseignements utiles sur les résultats réels des patients, les schémas de traitement et la progression de la maladie. Par exemple, le 16 janvier 2023, Fujitsu, la société d'équipement et de services informatiques et télématiques, et l'Université médicale Sapporo ont annoncé le lancement d'un projet conjoint visant à réaliser la transférabilité des données pour les patients, y compris les dossiers médicaux électroniques (2) et les dossiers médicaux personnels.
• Demande croissante de médicaments fondés sur des données probantes: On met de plus en plus l'accent sur la médecine fondée sur des données probantes, qui s'appuie sur des données factuelles (RWE) tirées de la MDR. Les intervenants des soins de santé, y compris les organismes de réglementation, les payeurs et les fournisseurs de soins de santé, reconnaissent l'importance d'utiliser les données du monde réel pour prendre des décisions éclairées sur l'efficacité du traitement, l'efficacité comparative, la sécurité et la rentabilité. Par exemple, le 16 janvier 2023, selon un article publié dans la revue Nature Medicine, les progrès dans les technologies portables, la science des données et l'apprentissage automatique ont commencé à transformer la médecine fondée sur des données probantes, offrant un aperçu séduisant en un avenir de la prochaine génération de «médecine profonde». De plus, l'introduction réussie d'un médicament à toutes les étapes du développement du médicament dans la clinique coûte plus de 5 à 2,5 milliards de dollars. Par conséquent, des stratégies novatrices sont nécessaires pour mobiliser les patients et produire les preuves nécessaires pour propulser de nouveaux progrès.
• Soutien et orientation réglementaires: Des organismes de réglementation tels que la Food and Drug Administration (FDA) des États-Unis et l'Agence européenne des médicaments (EMA) ont reconnu la valeur des preuves du monde réel dans la prise de décision réglementaire. Ils ont fourni des lignes directrices et des cadres pour l'utilisation de la DAT et des preuves du monde réel dans les présentations réglementaires, les approbations de médicaments et la surveillance après la mise sur le marché, ce qui a encore stimulé la demande de données du monde réel.
• Progrès dans l'analyse et les technologies des données: L'avancement des outils et des technologies d'analyse des données, comme l'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique (ML) et l'analyse des mégadonnées, a facilité l'extraction de données significatives à partir d'ensembles de données réels importants et complexes. Ces technologies permettent l'analyse de la DAR pour identifier les schémas de traitement, les sous-groupes de patients, les événements indésirables et d'autres informations cliniquement pertinentes.

Marché mondial des données sur le monde réel Possibilités

• Développement de médicaments et essais cliniques: Les données du monde réel peuvent être utilisées pour optimiser le processus de développement des médicaments et améliorer la conception des essais cliniques. La MDR peut être utilisée pour identifier les populations cibles, comprendre la progression de la maladie, évaluer l'efficacité du traitement et identifier les problèmes d'innocuité potentiels. En intégrant des données factuelles dans les essais cliniques, les chercheurs peuvent améliorer l'efficacité des essais, recruter des patients appropriés et produire des résultats solides. Par exemple, en juin 2022, AbbVie Inc., une société pharmaceutique, a annoncé le lancement d'AbbVie Research Collaborative, une plateforme de données sur la santé qui permet aux adultes partout aux États-Unis de s'associer à des chercheurs scientifiques de calibre mondial d'AbbVie. Les participants qui collaborent fournissent leurs données sur la santé dans le monde réel, comme les données génétiques, le mode de vie et l'information sur l'exercice physique, les dossiers médicaux et plus encore, afin de donner une image plus complète de leur santé. Les données sur la santé dans le monde réel permettent aux chercheurs de trouver des modèles de santé et de maladie qu'ils pourraient ne pas voir dans un essai clinique.
• Recherche sur l'efficacité comparative: Les données du monde réel permettent une recherche comparative sur l'efficacité, qui se concentre sur la comparaison des avantages et des risques des différentes options de traitement dans le monde réel. La DRE permet d'évaluer l'efficacité du traitement, l'innocuité et les résultats pour les patients de diverses populations de patients, fournissant ainsi des renseignements précieux pour la prise de décisions en matière de soins de santé. Par exemple, en août 2020, le Consortium pour l'innovation en matière d'instruments médicaux (MDIC) a annoncé le lancement de son cadre d'information factuelle pour la prise de décisions réglementaires en matière de diagnostic in vitro.
• Accès au marché et remboursement: On peut utiliser les données du monde réel tirées de la MDR pour démontrer la valeur et le rapport coût-efficacité des médicaments et des dispositifs médicaux aux payeurs et aux organismes d'évaluation des technologies de la santé. Ces preuves peuvent appuyer les négociations sur l'accès au marché et le remboursement, facilitant l'inclusion de thérapies innovantes dans la couverture des soins de santé.
• Pharmacovigilance et surveillance de l'innocuité des médicaments: Les données du monde réel jouent un rôle crucial dans la surveillance post-commercialisation et la surveillance continue de l'innocuité des médicaments. La MDR peut aider à identifier et à surveiller les événements indésirables, les interactions médicamenteuses et les profils d'innocuité à long terme des médicaments. Ces données peuvent aider les organismes de réglementation, les sociétés pharmaceutiques et les fournisseurs de soins de santé à prendre des décisions éclairées concernant l'innocuité des médicaments et l'atténuation des risques.

Marché mondial des données sur le monde réel Tendances

• Intégration accrue des sources de données: On observe une tendance croissante à intégrer de multiples sources de données pour obtenir une vision globale de la santé et des résultats des patients. Cela comprend la combinaison des dossiers de santé électroniques (DSE), des données sur les réclamations, des registres des patients, des appareils portables, des données sur les médias sociaux et de l'information génomique. L'intégration de diverses sources de données permet une analyse plus globale et fournit des informations plus riches sur les expériences et les résultats des patients dans le monde réel.
• Progrès dans l'analyse des données et l'IA: Le marché mondial des données réelles (RDD) connaît des progrès rapides dans les outils et techniques d'analyse des données, y compris l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML). Ces technologies permettent une analyse plus poussée des ensembles de données importants et complexes, en découvrant les tendances, les tendances et les corrélations qui peuvent ne pas être apparentes avec les approches statistiques traditionnelles. Les algorithmes d'IA et de ML peuvent faciliter l'intégration des données, la modélisation prédictive, la stratification des risques et le soutien à la décision. Par exemple, en août 2021, Syneos Health, une société pharmaceutique, s'est associée à Aetion, une société de technologie de soins de santé pour fournir une solution factuelle et offrir des données analytiques et des données de qualité réglementaire.
• Priorité à la qualité et à la normalisation des données: Assurer la qualité et la normalisation de la RWD est devenu une priorité essentielle sur le marché. Des efforts sont faits pour améliorer l'intégrité, l'exhaustivité et la cohérence des données entre les différentes sources de données. Les initiatives de normalisation, comme l'utilisation de modèles et de terminologies de données communs, facilitent l'interopérabilité des données, améliorent la qualité des données et favorisent la comparabilité des résultats entre les études.
• L'accent est mis sur la confidentialité des patients et la sécurité des données: À mesure que l'utilisation de la MDR augmente, il est primordial d'assurer la confidentialité des patients et la sécurité des données. Des règlements plus stricts, comme le Règlement général sur la protection des données (RGPD) en Europe et la Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) aux États-Unis, régissent la collecte, l'utilisation et le partage des données sur les patients. Les parties prenantes adoptent des mesures robustes de protection des données, notamment des techniques de désidentification et des protocoles de stockage et de transfert sécurisés des données, afin de préserver la confidentialité des patients.

Restrictions du marché des données mondiales sur le monde réel

• Qualité et exhaustivité des données: Assurer la qualité, l'exhaustivité et la fiabilité des données réelles demeure un défi. La DRE est souvent recueillie à partir de sources disparates, avec des niveaux variables de qualité des données, de normalisation et d'exhaustivité. Les pratiques de collecte de données incohérentes, les éléments de données manquants et les erreurs d'entrée de données peuvent avoir une incidence sur la fiabilité et la validité des idées tirées de la MDR.
• Confidentialité des données et conformité réglementaire: L'utilisation de données dans le monde réel suscite des préoccupations au sujet de la confidentialité des patients et de la protection des données. Les exigences réglementaires, comme le RGPD et l'HIPAA, imposent des règles strictes sur la collecte, le stockage et l'utilisation des données sur les patients. Le respect de ces règlements accroît la complexité et les coûts des initiatives de DAT, ce qui exige une détermination rigoureuse des données et des mesures de sécurité pour protéger la vie privée des patients.
• Fragmentation des données et interopérabilité: Les données du monde réel sont souvent fragmentées entre les différents systèmes de santé, les plateformes de dossiers de santé électroniques et les bases de données de recherche. L ' absence d ' interopérabilité et de normalisation des données entrave l ' intégration et l ' analyse harmonieuses de la RWD. La nécessité de surmonter les obstacles techniques et sémantiques au partage et à l'agrégation des données pose des difficultés pour tirer des enseignements utiles de sources de données disparates
• Bénéfices de sélection et généralisation: La MDR peut souffrir de biais de sélection, car elle est généralement dérivée de populations de patients spécifiques, de milieux de soins de santé ou de régions. Cela pourrait limiter la généralisation des résultats à des populations plus larges. Il est crucial de tenir compte de la représentativité des données et de tenir compte des biais potentiels lors de l'interprétation et de l'application des idées de la DRE.

Graphique 2. Part de marché des données mondiales sur le monde réel (%), par application, 2023

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Faits nouveaux

Lancement de nouveaux produits

• Le 2 octobre 2023, l'Oncology Real-world Data and analytics company COTA, a annoncé le lancement de Vista, un ensemble de données à grande échelle de dossiers de santé électroniques automatisés (EHR). Cota a développé Vista en utilisant l'automatisation pour augmenter le rythme, et donc l'échelle, de l'abstraction de données EHR afin à la fois de faire progresser les données factuelles (RWE) en oncologie et d'ouvrir la voie au développement de l'IA génératrice de confiance dans les soins contre le cancer.
• Le 23 août 2023, le leader des preuves du monde réel, Objectif RWE, a annoncé le lancement de sa série pionnière de solutions analytiques avancées. Conçues pour identifier les besoins non satisfaits et répondre à des questions stratégiques critiques tout au long du cycle de vie d'un produit pharmaceutique, les nouvelles solutions permettent de visualiser et d'analyser les données à l'aide de méthodes épidémiologiques novatrices et de principes statistiques solides.
• Le 19 juillet 2023, Compile, un nouveau fournisseur de produits de données en sciences de la vie, a annoncé le lancement de Multi-Payer Complete Revendications ReadyData, un ensemble de données qui permettra aux entreprises des sciences de la vie et de la biotechnologie de réaliser des analyses plus granulaires, ce qui permettra d'optimiser la commercialisation des médicaments et les stratégies de remboursement.

Acquisition et partenariats

• Le 1er juin 2023, Plates-formes BC (BCP), leader mondial de la gestion et de l'analyse des données de santé, a annoncé l'acquisition de 4Pharma Ltd, un organisme de recherche bien établi offrant des services de recherche médicale à des sociétés pharmaceutiques, de biotechnologie et d'appareils médicaux.
• En août 2022, Target RWE, un leader de la preuve dans le monde réel, a annoncé son acquisition de l'équipe de distribution (l'équipe de données réelles) de Ciox Health, une société de gestion de l'information de santé, qui développera les solutions et les capacités de données mondiales dans le monde réel (RWD).
• En décembre 2021, Thermo Fisher Scientific Inc., leader mondial de la recherche scientifique, a annoncé qu'elle avait terminé son acquisition de PPD, Inc., un des principaux fournisseurs mondiaux de services de recherche clinique dans les industries biopharmaceutique et biotechnologique, pour un montant de 17,4 milliards de dollars américains. Grâce à cette acquisition, Thermo Fisher Scientific Inc. élargit sa proposition de valeur pour ses clients de la biotechnologie et des produits pharmaceutiques en ajoutant les services de recherche clinique de premier plan de la PPD, ce qui fait avancer leur travail en mettant sur le marché des thérapies qui changent la vie, au profit des patients du monde entier.
• En décembre 2021, Oracle Corporation, une société de logiciels informatiques, a acquis Cerner Corp., un fournisseur de dossiers de santé électroniques (DSE), pour transformer la prestation des soins de santé en fournissant aux professionnels de la santé de meilleures informations, leur permettant de prendre de meilleures décisions en matière de traitement et d'obtenir de meilleurs résultats pour les patients.

Les meilleures entreprises du marché mondial des données réelles (RWD)

• IQVIA Holdings Inc.
• Optum, Inc. (filiale de UnitedHealth Group)
• Société Cerner
• Flatiron Health, Inc.
• Société IBM
• Tempus Labs Inc.
• Syneos Health Inc.
• Evidera, Inc.
• Palantir Technologies Inc.
• Institut SAS Inc.

*Définition : Les données du monde réel se rapportent aux données recueillies auprès de diverses sources qui reflètent l'état de santé d'un patient et/ou la prestation de soins de santé en milieu réel. Les données du monde réel sont recueillies à partir de diverses sources, telles que les dossiers de santé électroniques, les allégations et les activités de facturation, les registres des produits et des maladies, les activités liées aux patients en milieu externe ou en milieu hospitalier, les dispositifs de surveillance de la santé et d'autres sources, contrairement aux données issues des essais cliniques traditionnels, qui sont recueillies dans des conditions contrôlées. En utilisant ces données, des données factuelles (RWE) concernant l'utilisation d'un produit et tout avantage ou désavantage sont produits pour une utilisation dans l'analyse des soins de santé et la prise de décisions.