從醫藥數據智能入手，想提高葯企研發流程效率

葯企如何能從冗長的研發環節中解脫，大規模提升其研發流程效率？

創業公司「答魔數據」就想從醫藥數據智能入手，來解決這個問題。

答魔是聚焦於醫藥行業，為醫藥企業及科研機構提供信息及大數據相關服務的公司。36氪曾在 2017 年對答魔社區進行過採訪（原文鏈接）。

經過兩年的運營與積累，答魔社區目前已積累了醫學與生命科學相關領域的30W註冊用戶，並在 2018 年底正式上線數據產品「答魔數據」，希望為醫藥企業及 VC 解決立項需求。並在近期孵化上線了生命科學領域的線上科研社區「答魔社區」。

切入藥品研發領域，聚焦藥品立項流程的數據發掘與聚合

「藥品研發（包括新葯與專利到期的仿製葯）立項是研發流程中的一個重要環節。以新葯為例，立項過程中需要提供包括在研藥品研發階段及結構特徵、合成工藝路線等7大類問題的科研數據。」張羽向36氪介紹。

那麼，答魔為什麼要切入到醫藥研發的數據服務領域?張羽介紹了給出了如下的解讀：

醫藥研發立項所需7大類數據中，涵蓋藥物基本信息、工藝數據、藥物活性數據、臨床試驗、註冊審批、上市批准、銷售額、製劑與輔料、專利與文獻等數十個專業數據維度，而傳統通過經驗及人工進行數據查找，耗時非常高；缺少聚焦該環節專業、結構化科研數據聚合通道和分析能力。

從客戶意願角度，中國本土醫藥公司接受過基礎的資料庫教育，加上中國醫藥自主研發國家戰略性政策的鼓勵和支持，中國本土企業在數據支撐研發的意識和購買意願將不斷加強。但傳統醫藥數據團隊由於行業背景原因，互聯網技術基因尚需提升。

從競爭角度看，目前國外資料庫（科睿唯安（Clarivate Analytics）為典型對標）來源以國外醫藥為主，產品設計以國外醫藥公司用戶使用習慣為主，且單價偏高。

「答魔通過對海量源數據進行結構化挖掘，形成全維度、專業化的科研數據聚合與分析，對葯企在新葯與仿製葯研發的立項階段提供整合的數據服務。」張羽介紹，「原本需要耗時多天才能完成新葯立項的科研數據收集，現在通過答魔數據的平台，可以實現一站式搜索與數據下載，極大提升了新葯立項流程的效率。」

答魔數據界面

不斷擴展核心數據池，基於大數據及演算法實現數據結構化管理

張羽認為，醫藥大數據作為專業化人群關注的細分領域，服務商必須保證「持續為客戶創造價值 」才能贏得葯企客戶及科研團隊的信任。

一是核心數據池的全面性與更新速度。目前答魔以藥物為主線，覆蓋了全球530萬餘條臨床前藥物信息數據，23000餘種原研藥物信息，20餘萬批准數據，30餘萬臨床試驗數據，1600個靶點數據，6500家研發公司數據，以及1800種適應症數據。「我們通過過與國內外多家葯企的深入需求調研，形成全面的數據維度設計，並鎖定可信的公開數據源；同時，也與多家專業數據機構達成合作，持續獲取並更新細分維度的數據。目前我們的數據更新頻率可以達到日級別。」

二是對於醫藥領域新趨勢的跟進與研判。張羽表示，答魔社區的用戶積累與科研生態對答魔數據提供了有效支撐。「目前答魔社區的30W註冊用戶中，有95%以上為博士學歷，已經成為了國內具有影響力的醫藥科研類社區之一。社區持續發布的行業內最新資訊及問答機制，為答魔數據提供了有效的數據聚合方向。」

目前答魔數據的用戶已達到190家以上，付費方式為賬號授權。「國內葯企約7800家，每年新葯及仿製葯立項研發的需求正在逐漸擴大。答魔結構化、高價值的研發數據輸出，幫助醫藥企業和科研團隊有效縮短研發時間並控制費用，這是客戶願意為我們持續付費的原因。」

張羽也提到了答魔互聯網基因的團隊在深入傳統行業提供數據服務時，具備的優勢。「互聯網行業的經驗積累，使得團隊在執行力和產品上線速度層面具備較強的優勢。同時，對於用戶體驗的高度關注也使得我們無論在數據源擴充、數據質量的持續提升及用戶互動反饋方面具備持續的競爭力。」

目前，答魔數據正在進行新一輪的融資，36氪也將其融資進展進行關注。

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