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2022년 국내 주류 의약품 데이터베이스는 무엇인가요?
현재 주로 활용되는 의료 데이터베이스는 크게 두 가지로 나뉘는데, 하나는 무료 의료 데이터베이스이고, 다른 하나는 상용 종합 의료 데이터베이스이다. 의료 데이터베이스의 본질은 사용자가 웹 사이트에서 원하는 모든 정보를 짧은 시간 내에 검색할 수 있도록 하는 것입니다. 따라서 이러한 유형의 데이터베이스의 주요 지표는 포괄성, 정확성 및 적시성입니다.
먼저 무료 의료 데이터베이스에 대해 이야기해 보겠습니다. 크고 작은 데이터베이스가 많지만 실제 사용자 수가 많고 특정 사용 빈도가 있는 경우 가장 포괄적인 세 가지 데이터베이스를 권장합니다.
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① : DrugBank 데이터베이스는 캐나다 앨버타대학교 연구진이 상세한 약물 데이터와 포괄적인 약물 표적 정보를 결합하여 구축한 신뢰할 수 있는 정통 생물정보학 및 화학정보학 데이터베이스입니다. DrugBank에는 승인된 소분자 약물 2,653개, 승인된 생명공학(단백질/펩타이드) 약물 1,417개, 영양 보충제 131개, 실험 약물 6,451개를 포함한 500,000개의 약물에 대한 정보가 포함되어 있습니다.
②: 글로벌 약물 연구 및 개발 파이프라인, 검토 및 승인 진행, 글로벌 임상 시험, 중국 임상 시험, 약물 입찰, 중앙 집중식 조달 등을 포함하여 현재 매우 개방적인 중국 인터페이스 제약 데이터베이스인 pharnexcloud 일관성 평가 등 대량의 통합 정보.
3: ClinicalTrials는 환자, 그 가족, 의료 전문가, 연구자 및 대중에게 다양한 질병 및 상태에 대한 공개 정보에 쉽게 접근할 수 있는 웹 기반 리소스입니다.* **에 대한 정보 및 개인적으로 지원되는 임상 연구. 이 사이트는 미국 국립보건원(NIH) 산하 국립의학도서관(NLM)에서 관리하고 있으며, 이 사이트는 미국 국립의학도서관에서 제공하는 리소스로 50개 주, 221개 국가의 422,494개 연구를 탐색할 수 있습니다. 참고: 모든 정보 및 관련 연구는 참고용일 뿐이며 관련 정부 기관의 평가를 받지 않았습니다.
무료 데이터베이스는 데이터 수준에서 상대적으로 단일 상관 관계를 가지며 데이터 깊이에 특정 제한이 있습니다. 결국 이러한 유형의 데이터베이스는 상용 데이터베이스만큼 정리, 구성 및 유지 관리하는 데 많은 노동력과 시간이 들지 않습니다. 데이터.
상업 의약품 데이터베이스는 종종 고가치 데이터베이스를 대표합니다. 상업용 의약품 데이터베이스의 특징은 학문적 정보를 통합 처리할 수 있을 뿐만 아니라 의약품의 전체 라이프사이클 데이터, 경쟁 의약품의 세부 판매, 경쟁 기업 입찰, 투자 및 자금 조달, 중앙 집중식 분석 등을 수행할 수 있다는 점에서 강력하다는 점입니다. 또한, 제품 파이프라인에 대한 최신 정보를 실시간으로 추적하여 전략 방향을 실시간으로 조정하고 낭비되는 기업 자원이 업무 낭비를 방지할 수도 있습니다. 요즘 상용 데이터베이스는 제약회사의 필수 데이터베이스라고 할 수 있습니다. 저자는 국내 제약회사가 주로 사용하는 상용 의약품 데이터베이스를 나열한다(해외 데이터베이스 2개를 비교하면서).
Pharnexcloud Enterprise Edition
데이터 포괄성: ★★★★★
운영자: Pharnexcloud Digital Technology
온라인 시간: 2020
p>데이터베이스 수: 218
제품 구성: 의약품 연구개발 데이터베이스군, 시판의약품 데이터베이스군, 의약품 판매 데이터베이스군, 시장정보 데이터베이스군, 일관성 평가 등 10개 섹션으로 구성 도서관 그룹, API 도서관 그룹, 의료 기기 도서관 그룹, 생산 검사 도서관 그룹, 합리 약물 사용 도서관 그룹, 의학 문헌.
데이터 출처: 국가 약물 규제 기관, 실험 연구, 학술 회의 보고서, 문헌 및 저널, 이종 자원, 기업 공지, 국가 보건 기관, 의학 뉴스 잡지, 온라인 정보, 특허, 협회 및 학회 등 .
데이터 특징: 데이터는 약 80개 주류 국가에서 수집되며, 전 세계 100,000개의 의료 데이터 정보 소스가 모니터링됩니다. 데이터 증폭 모델 알고리즘에는 인구통계, 경제, 질병률, 의료 등 다양한 특성 매개변수가 포함됩니다. 자원 분배.
부가가치 서비스: ① 요구 사항을 충족하는 전담 인력과 문제 해결을 위한 팀. ② 살롱, 강연회, 서밋, 프로젝트 거래, 수요 매칭 등의 활동을 지원하고 제약금융계 생태체인에 합류할 수 있습니다.
장점: 제약 분야 전체 산업 체인의 모든 측면을 포괄적으로 다루며, 대량의 데이터, 데이터 소스, 전문 보고서, 데이터 알고리즘 및 결과 표시가 모두 매우 잘 수행됩니다.
단점: 세계 최고의 cortellis, informa 등에 비해 pharnexcloud의 데이터 표시 결과 상관 관계는 여전히 개선의 여지가 분명합니다.
pharnexcloud 제약 데이터베이스는 후발주자를 따라잡으며 빠른 발전을 이루며 최근 몇 년 동안 점차 국내 제약회사가 가장 많이 선택하는 제약 데이터베이스로 자리매김하고 있습니다. 포괄적인 제품 기능과 포괄적인 데이터가 이 발전 속도를 유지할 수 있기를 바랍니다.
Yaozhi
종합 추천 지수: ★★★★☆
운영 회사: Chongqing Kangzhou Data
온라인 시간: 2009
p>제품 구성 : R&D, 일관성, 생산, 출시, 시장, 의약품, 의약화학, 한약재, 장비 등 9개 섹션으로 구성된다.
데이터 출처: 지역 기관, 정보, 기업 공지, 의료 회의, 기업 연례 보고서, 의료 및 보건 기관, 의료 잡지, 특허, 상표, 기술 구현 문서, 학술 회의, 기술 보고서, 과학 및 기술 저널 등..
데이터베이스 수: 172
검색 방법, 기능 포인트, 기본 데이터 아키텍처 및 인터페이스 표시: 일반적으로 통찰력 및 Pharnexcloud 데이터베이스와 일치합니다.
장점: 종합적인 약물 보고서, 리뷰, 임상 데이터가 모두 꽤 좋습니다. 그리고 화장품과 식품 데이터베이스를 출시한 유일한 회사입니다.
단점: 의약품 판매 데이터가 초기 단계에서 충분히 성숙되지 않았고 글로벌 데이터의 양이 상대적으로 적습니다. (의약품 판매 데이터는 의약품 프로젝트 연구, 경쟁 제품 판매 분석, 판매 전략 목표 수립을 위한 최우선 사항입니다.) 포함되는 혁신적인 약물의 수를 늘려야 합니다.
의료용 루빅스 큐브
종합 추천 지수: ★★★★☆
운영 회사: Beijing Huabin Licheng
온라인 시간: 2013 연도
데이터베이스 수: 49
제품 구성: 자본 관점, 글로벌 신약, 글로벌 임상, 기초 데이터, 시장 통찰력의 5개 섹션으로 구성됩니다.
데이터 출처: 실험실 연구, 내부 회의, 전문 보고서, 특허, 상표, 기술 구현 문서, 학술회의, 기술 보고서, 과학 기술 저널, 문헌, 교과서, 지역 기관, 정보, 뉴스 정보, 회사 연차 보고서 등
제품 하이라이트: Capital Insights와 Innovative Drugs는 매우 좋은 성과를 거두었으며 이 분야의 업계 선두주자입니다.
요금: 중국에서는 단가가 상대적으로 높음
장점: 투자 및 자금 조달 섹션, 시각적 질병 지도 및 대상 통합, 검토, 임상 및 기타 데이터가 완전히 상호 연관되어 있으며 새로 출시된 NextMed 섹션은 확실한 선두 위치를 차지하고 있으며 투자 및 금융 부문이 잘 진행되고 있습니다.
단점: 전체 데이터 양이 적고, 약물 연구 개발에서는 30,000개 이상의 약물만 해석했습니다. 유사한 제품에 비해 일부 기능 섹션이 누락되어 있으며 글로벌 데이터가 충분하지 않습니다. 판매 데이터 모듈이 존재하기는 하지만 매우 폐쇄적이고 홍보가 되지 않아 업계에서는 구체적인 상황을 이해하지 못하고 있다.
Medical Rubik's Cube는 혁신적인 의약품 및 제약 투자 및 자금 조달 데이터베이스로서 현재 중국에서 가장 많은 사용자를 보유한 데이터베이스 중 하나입니다. 그러나 제품 기능이 너무 폐쇄되어 자체 벽이 되었습니다.
야오두
종합 추천 지수: ★★★☆
운영자: 야오두 징웨이 정보 기술
온라인 시간: 2013년
p>데이터베이스 수: 132
제품 구성: 8개 글로벌 의약품, 글로벌 디바이스, 투자 생태학, 임상 연구, 특허 문서, 정책 및 규정, 세계 제약 지식, 데이터 맞춤화로 구성 섹션 구성.
데이터 출처: 실험실 연구, 내부 회의, 전문 보고서, 특허, 상표, 기술 구현 문서, 학술회의, 기술 보고서, 과학 및 기술 저널, 온라인 데이터베이스, 온라인 사전, 전자책 라이브러리, 지역별 기관, 정보, 기업공시보고서, 의료컨퍼런스 등
장점: 의약품 연구개발 정보가 국내 검토, 임상 및 기타 데이터베이스와 잘 연관되어 있으며 계층 구조, 라벨 및 인터페이스가 모두 상당히 좋습니다. 생물학적 의약품, 화학 의약품 등 미묘한 라벨이 개별적으로 최적화되었습니다.
단점: 현재 의약품 판매 데이터가 없고, 임상 및 시판 의약품 분석 등 데이터 수집이 상대적으로 약하고 업계 전체 데이터량이 상대적으로 취약하다.
중국에서 잘 확립된 제약 데이터베이스 중 하나인 Yaodu는 글로벌 R&D 데이터를 핵심으로 삼고 컨설팅 비즈니스 개발에 중점을 두고 있습니다. 핵심 부문의 판매 데이터가 부족해 데이터 사업은 저렴한 가격으로 컨설팅 사업만 지원하게 됐다.
미네이
종합 추천 지수: ★★★★☆
운영사:광주 구두점 의료 정보
온라인 시간: 2010
데이터베이스 수: 72
제품 구성: 의약품 판매(다층 구조, 병원, 소매), 검토 진행, 시판 의약품, 임상 시험, 입찰 낙찰 데이터, 글로벌 신규 의약품 연구개발, 글로벌 특허, 프로젝트 진행 등 7개 섹션으로 구성
제품특징: 국내 의약품 매출 데이터 선두 기업으로, 병원 매출 데이터는 '3대 단말기, 6대 시장'을 기준으로 한다. ", 다단계 병원을 계층화하여 샘플링합니다. 전국으로 확대합니다. 도시 공공병원, 현급 공공병원, 약국, 온라인 약국, 도시 지역사회 보건소, 타운십 보건소 등 다양한 차원이 있습니다.
장점: 난팡연구소를 배경으로 병원 매출 데이터 알고리즘과 R&D 데이터가 매우 좋다. 6가지 주요 패턴은 국내 최고 수준입니다. 최근 전자상거래 독점 데이터가 출시됐다. 업계에서는 전자상거래 데이터의 신뢰성에 대해 여전히 논란이 있지만 먼저 이 조치를 취했다.
단점: 판매 데이터를 제외한 글로벌 데이터, R&D 데이터, 승인 데이터 등의 중요성이 상대적으로 약하다.
미나이의료데이터베이스 난팡연구소의 병원영업 섹션은 커버리지가 가장 넓은 편이지만, 다른 섹션은 상대적으로 취약하다.
Dingxiangyuan Insight
종합 추천 지수: ★★★☆
운영자: Hangzhou Guanlan Network
온라인 시간: 2013 Insight (2006) 본사)
상품구성 : 임상시험, 신청진행, 약품라이브러리, 시판제품, 제약회사, 입찰, 일관성평가, 의학뉴스, 바이오의약품, 글로벌데이터 등 10개 섹션으로 구성됩니다.
데이터 소스: 내부 회의, 전문 보고서, 특허, 상표, 온라인 데이터베이스, 온라인 사전, 전자책 라이브러리, 이기종 리소스 공유 플랫폼, 지식 기반, 지역 기관, 정보, 기업 공지 및 보고서, 의료 컨퍼런스, 뉴스 및 정보 등
제품 특징: 인터페이스에는 작은 기능이 풍부하게 개발되어 있으며, 특히 작은 아이콘의 적용은 국내 UI 디자인에 좋고 유사한 제품과 다릅니다.
검색 방법, 기능 포인트, 기본 데이터 구조 및 인터페이스 표시는 일반적으로 약물 정보 데이터베이스와 일치합니다.
장점: 검색 경험, 작은 UI 인터페이스 기능, 타임라인, 등록 데이터, 국내 의약품 리뷰, 마케팅 승인 문서 및 기타 국내 데이터가 매우 좋습니다.
단점: 시장 및 매출 관련 데이터가 덜 관여하고, 글로벌 R&D 데이터가 초기 단계이다(글로벌 의약품 R&D 데이터는 제약회사에게 매우 중요하며 제약산업의 방향성이라고 할 수 있다) 글로벌 의약품 환경에서 의약품 프로젝트 조사 및 기업 개발 전략 개발의 중요성은 자명합니다)
구 의약품 데이터베이스의 전형적인 대표자로서 Insight는 Dingxiangyuan Group의 거대한 나무를 뒷받침합니다. 현재 국내 사용자 수가 가장 많은 데이터베이스 중 하나이다. 첫째, 의약품 연구개발 데이터 섹션, 의약품 시장 및 판매 데이터가 늦게 시작되어 전반적인 이점에 영향을 미쳤다.
상하이 의료 공학 연구소 PDB
종합 추천 지수: ★★★
운영 기업: 상하이 디지털 건강 의료 기술
온라인 시간: 2011년
데이터베이스 수: 31
제품 구성: 두 개의 데이터베이스로 구분: 의약품 종합 및 신약 연구 개발 모니터링. 의약품 종합 데이터베이스에는 국내 시장, 시장 부문이 포함됩니다. , 글로벌 시장, 국내 산업 생산 및 기업 경제 운영의 5개 섹션이 있으며, 신약 R&D 모니터링 데이터베이스에는 글로벌 R&D, 중국 R&D, 일관성 평가, 기업 경쟁 및 다양성 스크리닝 분석의 5개 섹션이 포함됩니다.
데이터 출처: 특허, 상표, 기술 구현 문서, 학술회의, 기술 보고서, 과학 기술 저널, 문헌, 교과서, 지역 기관, 정보, 뉴스 정보, 회사 연례 보고서, pjb 등
장점: 산업정보기술부는 잘 알려진 배경을 갖고 있으며 국내 의약품 데이터베이스의 창시자이며 새로 출시된 RPDB 소매 섹션은 리뷰, 임상 및 기타 데이터의 좋은 상관 관계를 표시합니다. RAS 의약품 처방 분석 시스템에는 확실한 장점이 있습니다.
단점: 데이터 포괄성이 상대적으로 낮고 일부 산업 데이터가 느리게 업데이트되며 UI 디자인이 너무 전통적입니다. PDB는 국내에서 오랫동안 확립된 의약품 데이터베이스 중 하나이며, 글로벌 의약품 R&D 데이터 수집은 초기 단계에 있습니다. 아마도 기본 아키텍처 설계 문제로 인해 단일 CPM(신약 R&D 모니터링 데이터베이스)이 생성되어 일부 결과가 나왔습니다. 관련성이 낮습니다.
클라리베이트 코텔리스
종합 추천 지수: ★★★★☆
제품 구성: 코텔리스 데이터베이스에는 코텔리스 경쟁 인텔리전스, 코텔리스 조기 신약 발견, CMC, 제네릭이 포함됩니다. 약물, API, 시스템 생물학 Metacore 및 기타 모듈은 주로 경쟁 정보, 질병 브리핑, 규제 정보, 뉴스, 약물 발견 정보로 구성됩니다.
데이터 출처: 주요 약물 규제 기관, 뉴스 매거진, 온라인 정보, 문헌 및 정기 간행물, 학술 보고서, 특허 및 상표, 회사 연차 보고서 등
검색 방법, 기능 포인트 및 기본 데이터 구조: 이 세 가지 차원은 기본적으로 informa 데이터베이스와 동일하지만 표시 스타일이 다릅니다.
장점: 결과, 전문 보고서 및 데이터 차원의 상관 관계를 표시하는 데 매우 효과적입니다.
단점: 체계적인 의약품 판매 데이터가 부족하고, 중국 기업의 파이프라인 모니터링에 많은 지연과 약간의 오류가 있으며, 중국 식품의약국(FDA)의 데이터 분석이 부족합니다.
코르텔리스 의약품 데이터베이스는 현재 의학계에서 잘 알려진 의약품 데이터베이스 중 하나인데, 중국의 순응으로 인해 사용자 비율이 그리 높지 않기 때문입니다.
Informa
종합 추천지수 : ★★★☆
제품 구성 : Biomedtracker, Pharmaprojects, Sitetrove, Trialtrave, Datamonitor Healthcare, In Vivo, 로 구성되어 있습니다. Medtech Insight, Pink Sheet 및 Scrip을 포함한 여러 섹션.
데이터 출처: 국가 의약품 규제 기관, 의료 및 보건 기관, 뉴스 잡지, 온라인 정보, 문헌 및 정기 간행물, 학술 보고서, 특허 및 상표, 기업 연례 보고서, 검색 엔진, 학술 회의 등
검색 방법, 기능 포인트 및 기본 데이터 구조: 이 세 가지 차원은 기본적으로 cortellis 데이터베이스와 동일하지만 표시 스타일이 다르며 이는 중국 사용 습관에 더 가깝습니다.
장점: 의약품 승인률을 종합적으로 계산하고, 데이터의 과거 기록을 업데이트할 수 있으며, 뉴스 데이터 추적, 결과 상관 관계 표시 및 데이터 차원을 훌륭하게 수행합니다.
단점: 판매 데이터가 없고, 제네릭 의약품 정보가 없으며, 중국 식품의약국(FDA)의 데이터 해석이 부족하고, 중국 기업의 파이프라인 추적이 뒤떨어져 있다.
Informa Pharmaceutical Database는 현재 세계의 주류 의약품 데이터베이스 중 하나입니다. Pharnexcloud의 '글로벌 의약품 R&D 섹션'은 가격과 국내 승인 데이터 부족으로 인해 현재 주요 고객입니다. 중국의 그룹은 주로 대학입니다.
A***는 현재 중국에서 사용되는 주류 데이터베이스 9개와 해외 의약품 데이터베이스 2개에 대한 평가를 작성했습니다. 각 데이터베이스에는 고유한 특성이 있으며 상황에 따라 선택할 수 있습니다.
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