Mais medicamentos estão sendo desenvolvidos o tempo todo. O número de novos medicamentos que entraram no mercado global de 2017 a 2021 excedeu o período anterior de cinco anos em 47% (link externo ao site ibm.com). E as projeções indicam um maior crescimento até 2026.
Com o desenvolvimento de novos medicamentos, mesmo os ensaios clínicos mais amplos não podem abranger todas as possíveis interações dos medicamentos com indivíduos e outros medicamentos.É por isso que PV é tão importante. É o processo central para a segurança de medicamentos.
Mas as informações sobre os efeitos dos medicamentos na população, especialmente após seu lançamento no mercado, são complexas e provêm de inúmeras fontes.Antes de usar a RPA, a equipe de PV da Daewoong Pharmaceutical realizava um processo de PV semanal para mais de 100 produtos da empresa, incluindo medicamentos para condições de alto risco, como inibidores de PRS e tratamentos para fibrose pulmonar, nos quais a coleta de dados globais é essencial para garantir a segurança.
O processo envolveu pesquisas extensas - em bancos de dados globais e nacionais, bem como em fontes menos estruturadas, como literatura médica e relatos de casos - buscando quaisquer dados sobre reações e eventos adversos, resultados laboratoriais atípicos e muito mais. E a equipe teve que pesquisar em cada nome de produto, bem como os nomes dos ingredientes farmacêuticos ativos (APIs) de cada produto. Combinações de doses fixas de múltiplas APIs às vezes exigem pesquisas adicionais.
Além das buscas, os funcionários de PV precisavam tirar e salvar capturas de tela, baixar documentos de origem, documentar os resultados das buscas e fazer o upload dos dados para um servidor da Daewoong Pharmaceutical.
Para cada um dos 100 produtos, normalmente levava um membro da equipe para concluir o processo de PV.
A oportunidade de automação foi clara, mas uma primeira tentativa levou a resultados fracos. A equipe de PV usou software RPA de terceiros para automatizar o processo de pesquisa. O software convertia as descobertas em dados de planilhas do Microsoft Excel, e a incompatibilidade entre o Excel e algumas fontes de dados exigia retrabalho manual e correções, atrasando os relatórios e compensando os ganhos de eficiência da automação.
No entanto, a equipe sabia que estava no caminho certo. Eles só precisavam de uma solução melhor.