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医药数据高峰论坛于11月28日在上海顺利举行，此次论坛由丁香园和旗下Insight数据库共同举办。
我们邀请到了大型企业高层、资深论坛版主和高级产品经理讲述他们在研发、专利、品种筛选和数据情报应用方面的独到见解。让我们一起来聆听吧！
（内容根据录音整理，有所删减）
张进丁香园CEO致辞
新药研发以技术驱动为主，同时也需要政策、尤其是数据的支撑。
丁香园这家网站创办已有14年，对外很多人认为我们是一个医药行业的社区或是媒体，而内部我们会说我们是一家数据驱动的公司，我们曾做医院、医生和药品的数据。在两个月前引入腾讯万美金的投资后，我们会投入更多人力和资源，继续扩大数据的开发范围，我们希望这些数据能给行业带来帮助。
Moliliao丁香园「新药信息与讨论版」荣誉版主
医药数据情报应用体会
我在丁香园有三个马甲：Moliliao（已「退休」的荣誉版主）、从零再来（发帖量最高）、刀大杀人多（调侃的风格）。
今天的主题是医药数据和情报。
首先，我们要区分医药数据、情报中，哪些属于有用的信息。有的数据看起来很有规律，其实不然，因为医药数据涉及到法规与政策层面，人为因素较大、不可预测。有的数据看起来很有道理，但不能解决基本假设的问题；反过来说，如果仅有数据而缺少法规背景，也不能产生有用的信息。
其次，在立项和决策的工作中，提出任何一项观点或结论，都需要数据支持。数据的合理与否又取决于数据采集的来源是否正确。通过数据库调查出来的结果有助于立项，尤其当立项越复杂，往往越需要数据的支持。
最后，我们聊聊情报。数据本身并不是情报，数据经过汇总、分析、思考，才能形成情报。情报是有观点的，就像给老板汇报时，老板需要的是观点并非数据的简单罗列。但是我们要小心，当数据以错误的假设建立在错误的逻辑上来解读，会误导出错误的答案。不仅如此，当数据量较小时，所谓「大数据」的参考价值就会很小。因此，精准的情报既需要正确的小逻辑，也需要更多发散的大数据。
薛林桐彬复公司总经理医药品种筛选浅见新药研发需要数据，除了技术层面的数据，我们也可以从市场、竞争层面来看数据应用的帮助。例如，加替沙星年上市之后陆续有多个产品上市，涵盖了各类剂型，结果竞争非常大。如果我们有预测和前瞻，许多问题是可以预见的。
医药行业是一个具有刚性需求的行业，比其他新兴行业增长要稳定。麦肯锡和药学会合作的项目中预测，年中国药品市场会达到1.9万亿元，排名全球第二，仅次于美国，成为第二大医药市场。
医药市场的增长，第一个驱动点是老龄化、健康理念、工作压力等因素；第二是新型诊断、检测技术的出现；第三是信息的普及，减少交流成本，加快了市场的发展；第四是经济水平；第五是政策法规，例如医改、基药等因素的正向影响。
医药市场需要预测，包括需求预测和市场预测，了解市场的真正潜力和现实情况。当基于规范的数据来源做出预测，有助于企业做出更优的决策。
总之，希望数据能够给我们工作和生活带来更多的帮助。
李宁
丁香园
高级产品经理
药学数据查询、分析和挖掘
我和丁香园相识于十多年前，从站友做到论坛版主，后来正式加入丁香园。我曾经从事药品研发工作，我深深体会到数据的分析与处理很枯燥，所以我在丁香园设计一些数据产品，希望有更轻松的平台帮助到同行。
研发工作需要查询许多数据，美国与日本有公开的、比较系统的数据可以查询，但国内的数据散落在各处。我们的工作就是把这些数据整理到一个相对系统的平台，为大家提供一种更简洁的工作流程。
另外，我们接触到各类新闻和行业报告，其中公开的数据是否真实有效和精准，这需要我们通过自己的分析来判断，从而提取有用的信息。
我们统计了CFDA和CDE的数据，有16万受理号，17万有效注册批件，4万多家企业申报名称，3万多个药品通用名，多个序列号。
通过这样的数据库，我们就可以主动挖掘出所
