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新葯資料庫

發布時間: 2024-05-30 10:44:05

⑴ 哪個網站或資料庫可以查到近幾年中國的上市新葯

戊戌數據可以查詢近幾年中國上市的新葯,包括葯品的注冊審評情況。
中國上市葯品目錄集資料庫根據國家食品葯品監督管理總局發布的《中國上市葯品目錄集》,收錄批准上市的創新葯,改良型新葯,化學葯品新注冊分類的仿製葯以及通過質量和療效一致性評價葯品的具體信息.並確定參比制劑和標准制劑標示可以替代原研葯品的具體仿製葯品種等信息.
中國葯品注冊資料庫提供葯品信息,葯品批文,新葯注冊分類,葯品注冊審評時光軸等,通過多個官方資料庫的有效整合供用戶搜索查詢中國葯品注冊的相關信息.並同步更新,實現了全方位對葯品注冊審評進度的實時監測。

⑵ 葯融雲是葯物研發必備的資料庫嗎

葯融雲葯物研發必備資料庫

一、葯物研發

1、全球葯物研發資料庫

包含了全球已上市及處於不同研發階段的葯物詳細信息,包括葯物研發代碼、研發企業、適應症、治療領域、靶點、研發階段、工藝技術等信息,同時擴展葯物的研發狀態、關鍵性臨床以及銷售額信息。本資料庫可掌握全球在研新葯市場變化;了解全球新葯研發趨勢;解決立項、評估等問題;制定企業的戰略規劃。

(1)支持模糊檢索、精準檢索、條件篩選、組合檢索、熱點檢索、高級檢索(且、或、非)等檢索方式

(2)搜索結果包括葯品名稱、靶點信息、適應症、治療領域、工藝技術、專利號、原研企業、ATC信息、化學名稱、分子式、分子量、CAS號化學結構、上市時間軸,各個國家研發狀態、首批適應症、首次上市國家/地區、首次上市時間等。

(3)可視化圖表分析,利用可視化圖表分析可直觀了解,各個階段葯物詳情、靶點、適應症、治療領域等榜單。

葯理毒理資料庫

⑶ 2022年國內主流醫葯資料庫有哪些

目前主要使用的醫葯資料庫分為兩大類,一個是免費醫葯資料庫,一個是商業綜合類的醫葯資料庫。醫葯資料庫的本質是讓用戶能在短時間內在一個網站把想要的信息通過檢索一覽無余,因此,全面性、准確性、及時性是該類資料庫的主要指標。

先說免費醫葯資料庫,大大小小的比較多,但真正用戶量大,達到一定使用頻率的,我們在此推薦三個最全面的:

①:DrugBank資料庫,它是加拿大阿爾伯塔大學(University of Alberta)研究人員將詳細的葯物數據和全面的葯物目標信息結合起來,建立的真實可靠的生物信息學和化學信息學資料庫。DrugBank包含50萬種葯物信息,其中包括2653種經批準的小分子葯物、1417種經批準的生物技術(蛋白質/肽)葯物、131種營養品和6451種實驗葯物。

②:pharnexcloud,他目前是開放程度高的中文界面醫葯資料庫,包含了全球葯品研發管線、審評審批進度、全球臨床試驗、中國臨床試驗、葯品招投標、集采、一致性評價等大量整合信息。

③:ClinicalTrials,它是一個基於網路的資源,為患者、他們的家庭成員、醫療保健專業人員、研究人員和公眾提供了方便地訪問關於各種疾病和病症的公共和私人支持的臨床研究的信息。該網站由 美國國立衛生研究院的國家醫學圖書館(NLM) 維護(NIH),美國國家醫學圖書館提供的資源,探索所有 50 個州和 221 個國家/地區的 422,494 項研究。註:所有資料及相關研究僅供參考,未取得相關政府機構評定。

免費資料庫涉及數據層面的關聯性相對單一、數據深度存在一定局限性,畢竟這類資料庫沒有像商業資料庫那樣花上足夠多的人力成本及時間成本去清洗、整理、維護數據。

商業類醫葯資料庫往往是高價值資料庫的代表。商業類醫葯資料庫特點是功能強大不僅能對學術類信息加以融合處理,還能分析葯品全生命周期數據,競品葯品銷售詳細情況、競品企業招投標、投融資、集中采購信息等;除此之外還能實時跟蹤產品管線最新信息,做到實時調整戰略方向,防止做無用功浪費企業資源。現在商業類資料庫可以說是醫葯企業必備的資料庫。筆者就國內葯企主要使用的商業醫葯資料庫(同時對比兩個國外資料庫)給大家一一列舉。

葯融雲企業版Pharnexcloud

數據全面性:★★★★★

運營企業:葯融雲數字科技

上線時間:2020年

資料庫數量:218個

產品組成:葯物研發庫群、上市葯品庫群、葯品銷售庫群、市場信息庫群、一致性評價庫群、原料葯庫群、醫療器械庫群、生產檢驗庫群、合理用葯庫群、醫葯文獻等十個版塊構成。

數據來源:各國葯品監管機構、試驗研究、學術會議報告、文獻期刊、異構資源、企業公告各國衛生機構、醫學新聞雜志、網路資訊、專利、協會學會等。

數據特色:數據採集近80個主流國家,監控全球10萬+醫葯數據信息源,數據放大模型演算法涉及人口學、經濟學、發病率、醫療資源分布等各類特徵參數。

增值服務:①專人對接需求,團隊解決問題。②沙龍、巡講、峰會、項目交易、需求對接等活動支持,能加入他們葯融圈生態鏈。

優點:全面覆蓋醫葯領域全產業鏈各環節,數據總量大、數據來源、專業報告、數據演算法、結果展示都做得非常好。

缺點:相比較於全球頂尖的cortellis、informa等,pharnexcloud的數據展示結果關聯性還有明顯的進步空間。

pharnexcloud醫葯資料庫後來居上,進步很快,近年來逐步成為國內醫葯企業選擇較多的醫葯資料庫,因其產品功能的全面和數據全面性得到越來越多的認可,希望能保持這個進步速度。


葯智

綜合性推薦指數:★★★★☆

運營企業:重慶康洲數據

上線時間:2009年

產品組成:由研發、一致性、生產、上市、市場、用葯、葯化、中葯材、器械等九個版塊組成。

數據來源:地區機構、資訊、企業公告報道、醫療會議、公司年度報告、醫療衛生機構、醫學雜志、專利、商標、技術實施文件、學術會議、技術報告、科技期刊等。

資料庫數量:172個

檢索方式、功能點、底層數據架構、界面展示:與insight、Pharnexcloud資料庫大體一致。

優點:葯物綜合報告、審評、臨床數據都做得相當不錯。而且僅此一家推出了化妝品、食品資料庫。

缺點:葯品銷售數據起步階段暫不夠成熟,全球數據相對量少。(葯品銷售數據對於葯品的立項調研、競品銷售分析、銷售戰略目標制定都是重中之重)。創新葯物收錄數量有待提高。


醫葯魔方

綜合推薦指數:★★★★☆

運營企業:北京華彬立成

上線時間:2013年

資料庫數量:49個

產品組成:資本透視、全球新葯、全球臨床、基礎數據、市場洞察這五個版塊構成。

數據來源:實驗室研究、內部會議、專業報道、專利、商標、技術實施文件、學術會議、技術報告、科技期刊、文獻、教科書、地區機構、資訊、新聞資訊、公司年度報告等。

產品亮點:資本透視和創新葯物版塊做得非常不錯,在該領域都屬於行業佼佼者。

收費:單價在國內偏高

優點:投融資版塊、可視化疾病圖譜和靶點整合、審評、臨床等數據做充分關聯、新上線的NextMed板塊有一定領先性、其投融資版塊做得很好。

缺點:總體數據數量偏少,葯物研發也只解讀了3萬多個葯物,比較同類產品丟失部分功能版塊,全球數據不夠豐富。銷售數據模塊雖然有,但十分封閉,無任何宣傳,對其具體情況業內不了解。

醫葯魔方作為創新葯物和醫葯投融資資料庫目前國內用戶沉積多的資料庫之一,但其產品功能過於封閉,已成自己的圍牆。


葯渡

綜合推薦指數:★★★☆

運營企業:葯渡經緯信息科技

上線時間:2013年

資料庫數量:132個

產品組成:由全球葯物、全球器械、投資生態、臨床研究、專利文獻、政策法規、世界葯問、數據定製八個版塊構成。

數據來源:實驗室研究、內部會議、專業報道、專利、商標、技術實施文件、學術會議、技術報告、科技期刊、在線資料庫、在線辭典、電子書庫、地區機構、資訊、企業公告報道、醫療會議等。

優點:其葯物研發信息與國內審評、臨床等多個庫均有不錯的關聯,層級結構、標簽及界面都做得相當不錯。對生物葯、化學葯等細微標簽做了單獨優化。

缺點:目前沒有葯品銷售數據,臨床、上市葯品分析等數據採集方面比較弱,總體數據量在業內偏弱。

葯渡作為國內老牌醫葯資料庫之一以全球研發數據為核心,重點發展咨詢業務。缺少銷售數據其核心版塊數據,導致其數據業務只是一直低價在為其咨詢業務做支撐。


米內

綜合推薦指數:★★★★☆

運營企業:廣州標點醫葯信息

上線時間:2010年

資料庫數量:72個

產品組成:葯品銷售(多層格局,醫院、零售)、審評進度、上市葯品、臨床試驗、中標數據、全球新葯研發、全球專利、項目進度這個七個版塊構成

產品特色:國內葯品銷售數據領頭企業,其醫院銷售數據以「三大終端六大市場」為基礎,分層抽樣多等級醫院放大至全國。城市公立醫院、縣級公立醫院、實體葯店、網上葯店、城市社區衛生中心、鄉鎮衛生院等各類維度齊備。

優點:南方所背景,醫院銷售數據演算法和研發數據都做得非常不錯。六大格局在國內首屈一指。近期上線了獨家的電商類數據,雖然業界還在爭議電商數據可信度,但畢竟先走出了這一步。

缺點:全面性比較弱,銷售數據以外的全球數據、研發數據、審批數據相對重視程度很低,版本一直沒有大的進展。

米內醫葯資料庫南方所背景其醫院銷售版塊覆蓋面最廣之一,但其它版塊相對薄弱。


丁香園Insight

綜合推薦指數:★★★☆

運營企業:杭州觀瀾網路

上線時間:2013年Insight(2006年總部)

產品組成:臨床試驗、申報進度、葯品庫、上市產品、制葯企業、招投標、一致性評價、醫葯新聞、生物製品、全球數據等十個版塊構成。

數據來源:內部會議、專業報道、專利、商標、在線資料庫、在線詞典、電子書庫、異構資源共享平台、知識庫、地區機構、資訊、企業公告報道、醫療會議、新聞資訊等。

產品特色:其界面小功能開發豐富特別是小圖標的應用在國內UI設計上是好的,區別於同類產品。

檢索方式、功能點、底層數據架構、界面展示:與葯智資料庫大體一致。

優點:搜索體驗、UI界面小功能、時間軸、注冊數據、國內葯物審評、上市批文這些國內數據中做得非常不錯。

缺點:市場和銷售相關數據涉及較少,全球研發數據處於剛起步階段(全球葯物研發數據對於葯企來說十分重要可謂是醫葯行業的風向標,在全球葯物格局、葯物立項調研、企業發展戰略方向制定方面的重要性不言而喻)

Insight作為老牌醫葯資料庫的典型代表,背靠丁香園集團的大樹,目前國內用戶沉積多的資料庫之一,但因其葯物研發數據版塊、葯品市場與銷售數據起步晚,影響了其總體優勢。


上海醫工院PDB

綜合推薦指數:★★★

運營企業:上海數圖健康醫葯科技

上線時間:2011年

資料庫數量:31個

產品組成:分為葯物綜合和新葯研發監測兩個資料庫;葯物綜合資料庫包含了國內市場、細分市場、全球市場、國內工業生產、企業經濟運行五個版塊;新葯研發監測資料庫包含了全球研發、中國研發、一致性評價、企業競爭,品種篩選分析五個版塊。

數據來源:專利、商標、技術實施文件、學術會議、技術報告、科技期刊、文獻、教科書、地區機構、資訊、新聞資訊、公司年度報告、pjb等。

優點:工信部背景知名度高國產醫葯資料庫鼻祖,審評、臨床等數據有不錯的關聯展示;新上線的RPDB零售板塊有明顯的優勢提升;RAS醫葯處方分析系統具備一定獨家性。

缺點:數據全面性相對不高,部分工業類數據更新較慢,UI設計過於傳統。PDB作為全國老牌醫葯資料庫之一,全球葯物研發數據採集處於起步階段,也許是底層架構設計問題單開了一個CPM(新葯研發監測資料庫)導致其部分關聯性較差。

科睿唯安cortellis

綜合推薦指數:★★★★☆

產品組成:Cortellis 資料庫包含Cortellis競爭情報、Cortellis早期葯物發現、CMC、仿製葯、原料葯、系統生物學Metacore等等多個模塊,主要由競爭信息、疾病簡報、監管信息、新聞、葯物發現信息這幾個版塊構成;

數據來源:各大葯品監管機構、新聞雜志、網路資訊、文獻期刊、學術報告、專利商標、公司年報等。

檢索方式、功能點、底層數據架構:這三個維度和informa資料庫基本一致,只是樣式展示風格不一樣。

優點:在展示結果關聯性、專業報告、數據維度方面都做得非常好。

缺點: 缺少系統化葯品銷售數據,對中國企業管線監控出現不少滯後和少量錯誤,缺少中國葯監局等數據分析。

cortellis醫葯資料庫目前在世界醫葯領域知名醫葯資料庫之一,因在國內因為其水土不服相比之下使用人群比例不是那麼多。


英富曼Informa

綜合推薦指數:★★★☆

產品組成:Biomedtracker、Pharmaprojects、Sitetrove、Trialtrave、Datamonitor Healthcare、In Vivo、Medtech Insight、Pink Sheet、Scrip多個版塊組成。

數據來源:各國葯品監管機構、醫療衛生機構、新聞雜志、網路資訊、文獻期刊、學術報告、專利商標、公司年報、搜索引擎、學術會議等。

檢索方式、功能點、底層數據架構:這三個維度和cortellis資料庫基本一致,只是樣式展示風格不一樣,更符合國人使用習慣。

優點:可以綜合計算葯物批准通過率,數據更新歷史記錄,在新聞數據追溯、展示結果關聯性、數據維度方面都做得很好。

缺點:沒有銷售數據、沒有仿製葯信息、缺少中國葯監局數據解讀,中國企業管線跟蹤滯後;

Informa醫葯資料庫當前世界主流醫葯資料庫之一,其Pharmaprojects版塊Pharnexcloud的』全球葯物研發版塊』被客戶比較得多,因為價格和缺少國內審批等數據因此佔有率偏低,目前在國內主要客戶人群為高校為主。


一共寫了目前國內主要使用9個主流資料庫的測評,2個國外醫葯資料庫。每個資料庫都各有特色,可以根據自身情況供您選擇。

⑷ 醫葯資料庫在葯物研發中的作用

資料庫和醫葯行業是一個密不可分的話題,很多葯企可以通過數據資料庫,分析市場葯品需求,確定葯物研發方向,在開發過程中可以准確地查詢篩選靶點物質,還能查詢葯物毒理數據,也解決了以前臨床樣本小,采樣分布有限的問題,有效地提升了葯物研發的效率。


醫葯大數據對於葯物研發的作用

在大數據未成熟之前,葯企在研發新葯時,最多的就是資料的查詢如:靶點的查詢,文獻的查詢,臨床數據的查詢,除了查詢這些數據,還要忍受大量的候選葯物的折磨,而且對於市場的回報有著不確切性,風險很大,研發時間也要長達十幾二十年,對比現在醫葯大數據對於葯物研發提高了時間效率,還能預測回報,規避風險。

臨床研究數據

做葯物研發之前還會通過大數據技術對於市場做分析,對於公共疾病和葯品的需求為葯物研發合理安排時間,在我們企業首先會看市場,看市場的需求,受眾是否廣泛,這些都離不開醫葯大數據的,還有在醫葯副作用研究方面可以通過葯物毒理了解葯物副作用情況,醫葯大數據不僅對於葯物研發有很大的幫助,還對於預測市場,葯品銷售、產品定位都有非常大的幫助。

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