-
Americas
-
Asia & Oceania
-
A-I
J-Z
EMEA Thought Leadership
Developing IQVIA’s positions on key trends in the pharma and life sciences industries, with a focus on EMEA.
Learn more -
Middle East & Africa
EMEA Thought Leadership
Developing IQVIA’s positions on key trends in the pharma and life sciences industries, with a focus on EMEA.
Learn more
Regions
-
Americas
-
Asia & Oceania
-
Europe
-
Middle East & Africa
-
Americas
-
Asia & Oceania
-
Europe
Europe
- Adriatic
- Belgium
- Bulgaria
- Czech Republic
- Deutschland
- España
- France
- Greece
- Hungary
- Ireland
- Israel
- Italia
EMEA Thought Leadership
Developing IQVIA’s positions on key trends in the pharma and life sciences industries, with a focus on EMEA.
Learn more -
Middle East & Africa
EMEA Thought Leadership
Developing IQVIA’s positions on key trends in the pharma and life sciences industries, with a focus on EMEA.
Learn more
NASZE USŁUGI
-
Badania kliniczne
-
Big data i zaawansowana analityka
-
Dane w ochronie zdrowia
-
Direct Marketing
-
Szpitale i jednostki ochrony zdrowia
-
Technologia
-
Usługi doradztwa i badań rynku
Insights
-
Baza wiedzy
Baza wiedzy
Szukasz najnowszych danych i analiz z rynku farmaceutycznego? Sprawdź nasze opracowania dotyczące kluczowych zmian na rynku farmaceutycznym w Polsce.
DOWIEDZ SIĘ WIĘCEJNewsroom
-
Komunikaty prasowe
-
Publikacje w mediach
PRACA W IQVIA
Naszą misją jest przyspieszenie innowacji na rzecz zdrowszego świata. Razem możemy rozwiązywać problemy klientów i poprawiać życie pacjentów.
DOWIEDZ SIĘ WIĘCEJŻYCIE W IQVIA
Możliwości rozwoju, kultura organizacyjna i wszystko co pomiędzy. Sprawdź, jak wygląda to u nas.
DOWIEDZ SIĘ WIĘCEJ
OFERTY PRACY
"Aby działać na rzecz poprawy zdrowia ludzkiego konieczna jest odwaga w myśleniu i gotowość, by odkrywać nowe ścieżki i wdrażać nieszablonowe pomysły. Uwolnij z nami swój potencjał.
ZNAJDŹ OFERTĘBlog
Prognozowanie sprzedaży w ochronie zdrowia: klucz do efektywnej opieki nad pacjentem
May 07, 2025
Prognozowanie sprzedaży to nie tylko przewidywanie ruchów na rynku i zwiększanie zysków, ale także strategie, które mogą ratować życie. Dzięki przekształcaniu danych w użyteczne informacje, szpitale, kliniki i firmy farmaceutyczne mogą przewidywać nadchodzące wyzwania i efektywnie zarządzać zasobami, co w rezultacie prowadzi do lepszych wyników leczenia pacjentów.
Zdrowie publiczne oraz szybkie reagowanie na wypadek epidemii
Agencje zdrowia publicznego wykorzystują różnorodne modele do śledzenia i przewidywania rozprzestrzeniania się chorób zakaźnych, takich jak grypa czy COVID-19. Analizując dane w czasie rzeczywistym, m.in. liczbę wizyt na oddziałach ratunkowych, wyniki badań laboratoryjnych czy nawet wyszukiwania w internecie, agencje zdrowia publicznego mogą skuteczniej zarządzać posiadanymi zasobami i w przypadku kryzysu skierować pomoc do regionów najbardziej narażonych na wybuch epidemii.
Zarządzanie inwestycjami R&D
Opracowanie nowego leku jest procesem kosztownym i czasochłonnym, dlatego dokładne prognozy mogą wspierać podejmowanie decyzji inwestycyjnych. Modelując potencjalny rozmiar rynku, harmonogramy regulacyjne i wykorzystując wyniki badań klinicznych, firmy mogą określić, które produkty powinny być rozwijane w pierwszej kolejności. Celowane podejście i wybór produktów w oparciu o realne dane pozwalają szybciej dostarczać nowe terapie pacjentom tam, gdzie są one najbardziej potrzebne w danym okresie.
Wsparcie funkcjonowania placówek medycznych
Prognozowanie w szpitalach pozwala na przewidywanie liczby pacjentów i dostosowanie procesów tak, aby zapewnić odpowiednią ilość lekarzy, pielęgniarek oraz łóżek w okresach zwiększonych zachorowań sezonowych. Analizy predykcyjne pomagają również identyfikować pacjentów wysokiego ryzyka, na przykład tych, którzy prawdopodobnie zostaną ponownie przyjęci, aby zespoły opieki mogły interweniować wcześniej. Podejście oparte na danych prowadzi nie tylko do oszczędności, ale także poprawia jakość opieki zdrowotnej.
Prognozowanie popytu w branży farmaceutycznej
Prognozowanie popytu jest kluczowe dla firm farmaceutycznych. Nadprodukcja prowadzi do marnowania zapasów, podczas gdy niedoszacowanie może skutkować niedoborami leków i zagrożeniem dla terapii pacjentów, którzy regularnie korzystają z określonych produktów. Modele oparte na danych, które uwzględniają przeszłą sprzedaż, trendy kliniczne i informacje rynkowe, pomagają firmom farmaceutycznym dostosować produkcję do rzeczywistych potrzeb, zapewniając tym samym ciągłość dostaw i optymalizację zasobów.
Jakie kluczowe wyzwania wiążą się z przewidywaniem sprzedaży czy zachowań pacjentów?
Przede wszystkim należy zadbać o odpowiednią prywatność i ochronę danych. Surowe przepisy, takie jak HIPAA i GDPR, wymagają ochrony informacji o pacjentach, co często prowadzi do wyłączenia określonych danych. Prognozujący muszą również zwracać uwagę na rozbieżności wynikające z niekompletnych lub niereprezentatywnych zestawów danych.
Ostatnie lata pokazały, jak szybko może zmienić się sytuacja na świecie. Pandemie i pojawiające się choroby mogą zmieniać popyt z dnia na dzień, co wymaga modeli, które aktualizują się w czasie rzeczywistym.
Warto zwrócić uwagę, że złożone algorytmy, takie jak głębokie uczenie (z ang. deep learning), mimo iż są potężne, mogą działać jak „czarne skrzynki”. Dlatego kluczowa jest możliwość jasnej interpretacji tych modeli. Przejrzystość w działaniu algorytmów zwiększa zaufanie pomiędzy pracownikami medycznymi a osobami nadzorującymi systemy opieki zdrowotnej.
Jak zatem skutecznie stawić czoła tym wyzwaniom?
Kluczem jest wykorzystanie różnorodnych źródeł danych dla uzyskania pełnego obrazu sytuacji. Mogą to być m.in. elektroniczne dokumentacje medyczne (EHR), dane z urządzeń noszonych przez pacjentów oraz dane roszczeniowe.
Zaangażowanie ekspertów na wczesnym etapie projektu pozwala na opracowanie skutecznych klinicznie modeli już na początku procesu. Regularne testowanie i sprawdzanie różnych scenariuszy oraz udoskonalanie modeli w miarę pojawiania się nowych danych jest niezbędne.
Ważne jest również zachowanie pełnej przejrzystości i zgodności z przepisami dotyczącymi stosowanych modeli.
Coraz większe wykorzystanie sztucznej inteligencji oraz dostęp do określonych zasobów danych sprawią, że prognozowanie stanie się jeszcze bardziej precyzyjne. Dzięki temu możliwe będzie proaktywne i spersonalizowane wspieranie procesów rozwoju nowych leków oraz zapewnienie lepszej opieki pacjentom.
Zespół ekspertów IQVIA jest gotowy, aby pomóc Państwu w pełni wykorzystać potencjał dostępnych narzędzi i strategii prognozowania. Zapraszamy do kontaktu i współpracy.