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【医疗大数据】Zephyr Health:医药企业的市场洞察顾问

付海天 2016-09-27 08:00

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Zephyr Health成立于2011年,是一家医疗大数据公司,覆盖从临床试验到市场策略以及销售, 其核心产品为Zephyr Illuminate™, 为生命科学公司提供深度的客户档案以及市场信息,帮助生命科学公司– 药企, 生物技术公司, 医疗设备和诊断商 –通过数据来洞察并处理与医生、账目和医疗机构之间的关系,优化项目计划和获得竞争优势,瞄准潜力客户来优化销售和市场影响力,在整个产品生命周期中做出决策。

 

Zephyr Health的客户包括 Amgen, Genentech, Gilead, GSK, Medtronic, Onyx和Stryker。公司总部设在旧金山,在伦敦和印度普纳设有办事处,目前拥有40名员工。

 

商业模式

 

越来越多的医疗机构正在其日常工作中运用技术来提升病人护理水平,智能化工作,降低费用。Zephyr Health通过收集全球疾病数据,为医药健康行业提供解决方案,从而使医疗专业人员能为患者的找出合适的治疗方案。

 

该公司从多个来源收集数据,从而使医疗业人员能为患者的找出合适的治疗方案。该数据库也可以用来衡量药物和相关产品在某个地区的受欢迎程度,使医院能预测、分析药品的销售并做出相应的策略调整。据悉,该数据库也可与其他办公室软件,如Salesforce和Oracle同步。

 

Zephyr Health基于云技术的分析平台将一些看似不相关的数据集中起来,帮助医疗组织分析出一些有见地的信息。Zephyr Health能够展现参与药物临床试验的参与者的差别。该公司表示他们通过研究,整合,建模,分析,以及可视化等功能转换数据。

 

特点

 

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产品

 

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Zephyr HealthVoyager应用用于查看医生信息

 

Zephyr将可以使用某一特定药品的医院和诊所定位显示在地图上,帮助厂商在推广过程中做出最优决策。该应用还提供可能对药物临床试验感兴趣的医生的资料,因此研究者能够衡量不同人群中的有效性。

 

Illuminate将Zephyr之前的应用- Voyager, Cocktail和Kaleidescope整合了起来,为商业用户创造了一个信息平台。Illuminate的咨询引擎挖掘市场信息,并集成在CRM或者商业智能解决方案中。专利算法联结公开的客户以及志愿者提供的的全球公共医疗数据来递送预测性的分析以及提供具备可行性的商业洞察,使得客户能够区别出最合适的医生和医院来开展临床研究,增加市场影响力和销售潜力。

 

通过Zephyr Health的app套装,公司能够查看治疗方法在各地方的研究和发展数据。例如,通过app能够看到在临床试验中病人在药物管理过程中的不同之处,以及,在药物即将推向市场的时候,能够通过app看到哪些机构和诊所符合标准并能够成为潜在客户。进一步,还能够看到哪些进行相关治疗方法研究的医生在使用厂商的药品。

 

最终,通过将这些数据库联结在一起,Zephyr想要使科学家能够专注于他们的研究,以及提供给生命科学公司一个可视化工具套装来帮助他们加速试验和减少费用和时间来将这些治疗方法市场化。

 

表:Zephyr产品功能

参照分析

在供应商网络中基于现有关系和地理相似性发现高潜力咨询医生以及顶级账目。

属性分析

基于共同属性探索、比较和对比分离的医疗供应商和机构组织。

Zephyr建议

获得行动建议和动态警告来提升与目标医师和机构间的联结。

Zephyr档案

提供包括账单、机构和附属机构在内的客户概况。

Zephyr评分

将医师与医院同其同行在疾病治疗、联结性、影响力、研究状况等方面进行分析比较。

Zephyr记分板

通过已有信息来确定趋势并对高潜力客户及其同行进行比较。

 

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Zephyr参照分析

 

生命科学公司对于大量的来自各种档案、现存目标以及潜在竞争对手的离散信息没有能力去处理。通过Zephyr Iluminate的参照分析能够基于主治医生和账目间的参照关系来区分各种专家。

 

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属性分析

 

生命科学公司需要利用高级的数据分析工具以及客观、实时和集成的数据集来鉴别和吸引意见领袖。通过Zephyr Illuminate的属性分析工具可以基于Zephyr评分探索、比较和对比医疗机构的各种属性。

 

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Zephyr评分

 

Zephy评分根据某一疾病领域大量的数据元素进行高级数据分析并给出1到10分的评分。因此能够根据评分快速评估医疗机构或者医疗组织与其同行在某一方面的研究行为或者知名度的相关水平。评分系统将对于研究水平和影响力方面考虑如下衡量维度:体量、时间、相关性和质量。

 

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Zephyr档案

 

大约70%的生命科学公司没有渠道得到详尽的开药处方档案数据。Zephyr档案无需复杂的表单或者人力搜索并能够快速看到医师和医院及其同行的治疗量、促成订单、市场影响力、临床研究和参照潜力。

 

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Zephyr建议

 

Zephyr建议是Zephyr Illuminate集成数据平台上的洞见输出窗口。网页端和APP端都可以提供联结于医疗机构和公共机构的可行步骤来服务于更深层次的医疗和市场内容。而数据可视化和评分能够驱动更快的专业执行和更丰富的客户交互。

 

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Zephyr记分板

 

通过Zephyr记分板能够快速查看医疗机构和医疗组织的各种属性。选定特定属性维度后能够对相对应的医疗机构和医疗组织进行比较,并发现高活跃度和高影响力但暂时还未与之建立牢固关系的潜在客户。

 

Zephyr的平台将海量的离散数据集转化成具有可行性意义的信息,使得生命科学公司能够客观评估该服务哪些客户,选定目标客户的原因,以及如何提供服务。

Zephyr解决方案

Ø医学事务

-改革目标市场和进行市场细分:确定科学大咖和充实战略计划以及专业项目执行。运用Illuminate详细的市场细分数据和充分的分析,很容易识别出顶级的科学专家以及活跃的领导者来更好地选择咨询委员会或者国会演讲者。

-加强意见领袖参与度:丰富意见领袖与工业界客户信息的交互而无需复杂的表格或者人力搜索。运用Zephyr评分能够对医疗供应商在核心属性诸如研究、影响和参与度等方面进行比较和对比,促进目标指南编制、国会演讲以及临床参与等。

-联结战略和执行:通过对本地机构与外地团队的联结来提升战略主动性。运用Zephyr Illuminate的网页与手机应用,能够对医师与项目表现有一个动态的同步监测,并集成于医疗CRM系统中。团队之间能够便捷地分享信息并保持信赖。

-检验医学教育的影响:运用Zephyr Illuminate上海量数据以及量化手段来快速可视化医疗教育方案的影响。运用Zephyr评分,能够追踪意见领袖资料的变化,衡量在参与度、影响力、临床试验参与以及业界演讲等方面的指标上升或者下降。

Ø市场

-帮助延伸战略:运用Refferal Analytics确定和瞄准现有的和潜在的医疗供应商,基于治疗医生和账目以及相近地理位置间的相似关系来区分专家领域。通过Referral Analytics来找到医疗供应商的参照分数来决定额外的供应商、账户和病人来开展治疗。

-提高销售产出:通过Zephyr建议根据竞品销售和市场变化来运用定制化的行动和市场信息来提高销售团队的产出。通过Zephyr Illuminate的网站和移动应用中专业团队的实时反馈获得持续不断的精炼市场信息来对客户和竞争环境有个直接和综合的认识。

-转变目标市场和细分市场:通过Zephyr Illuminate的市场细分解决方案为市场拓展计划快速确定高潜力客户。运用Segment Analytics探索、比较和对比医疗供应商、机构及其同行并快速确立品牌提升计划。聚合的研究、影响力、治疗和参与度分数帮助追踪产品表现和策略调整。

-建立更深的品牌忠诚度:通过持续不断增长的市场、市场份额和竞争行为的理解来建立动态的市场策略。Zephyr Illuminate提供对于医生联盟、处方习惯、竞争关系和渠道偏好的理解来动态校正市场计划。通过更加私人化的沟通来建立品牌忠诚度。

Ø销售

-转变目标市场和细分市场:Zephyr评分为通过给客户档案增加核心市场维度例如治疗量、增长量、市场影响和临床研究等维度来增加竞争优势。

-加强客户关系:销售代表能够通过减少为客户建立档案以及搜寻目标医师的兴趣、专业领域和情绪的时间来增加销售量。

-联结战略和执行:依据最新的市场及表现数据来为客户提供观点。通过Zephyr Illuminate的网络和手机应用,能够结合销售情况和公司策略来加速产品投放过程。

-用数据来充实CRM:专业队伍拥有了数据驱动的销售计划和动态警示来与市场竞争和市场变革保持同步。Zephyr Illuminate提供推荐步骤,并整合进销售代表的日常行动之中,来帮助人们实现目标。

Ø技术

-将数据为己所用:Zephyr Illuminate运用机器学习技术来聚合大量的数据来源,并将这些数据与公司内部数据例如CRM和志愿者数据等联结,并进行高频的数据更新来服务于项目。

-用预判提升表现:Zephyr的市场和客户分析工具能够帮助销售、市场和医疗用户鉴别最有影响力的医疗市场并对医师、账户、机构和医疗系统形成洞察,并了解如何去执行项目。

-商业用户专属接口:Zephyr Illuminate是一个为企业用户设计的企业级Saas应用,能够缩短对市场、客户和治疗领域形成认知的时间。

-与现有资产集成:Zephyr Illuminate是一个可扩展的基于云的平台,能够与其它系统相匹配结合,例如Veeva和Salesforce CRM系统,公司数据库以及其它平台,甚至移动应用。

 

Zephyr Health的目标是将医疗数据进行处理和可视化来帮助生命科学公司联结需要相关服务的人们。

 

融资情况

日期

金额(百万美元)

轮次

投资方

2015.08

17.48

C轮

GV,Icon Ventures,Kleiner Perkins Caufield & Byers

2014.01

15

B轮

Kleiner Perkins Caufield & Byers, Icon Ventures, Susa Ventures

2013

1

A轮

-

 

附:

NoSQL图表存储

 

Zephyr Health收集了大量关于人,地点,药物以及其他问题的生命科学数据,并且提供带有搜索工具的软件即服务(SaaS)平台。Zephyr Health将这些资源转换成文档数据库格式,然后层状图形存储(或数据库)方便遍历和搜索底层数据。

 

一些世界上最为知识密集型的组织,包括跨国银行、媒体公司、航天机构和物流公司,都在使用图形数据库。

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如果你能持续集成成千上万的外部企业数据源,根据特定的要求加上内部的数据源,通过整合所有的数据,可以让所有的业务用户只通过一个单一的应用平台就能很方便的访问,对于这种过去不可能的事情,你可以做些什么呢?Zephyr Health在生命科学中所实现的事情向我们展示了无限的可能性。

 

这种级别的数据收集能力的作用现在越来越显现出来。在生物技术领域,特定的技能和知识总是非常珍贵的。公共卫生公司正开始使用图标的SaaS方法去解决业务问题。一些世界上最的知识密集型组织,包括跨国银行、媒体公司,航天机构和物流公司,也在使用图形数据库,而情报机构已经使用十年。未来其他行业也会开始使用。

 

图形存储是在数据库技术领域引起了巨大变革的创新之一。这篇文章更加深入的分析图标技术以及它和NoSQL1数据存储方式的相似性,NoSQL1数据存储方式已经在之前的文章中分析过了。

 

何为图形存储

 

在Zephyr Health,核心技术是Neo4j图存储,它是用来在使用MongoDB这种文档数据库所收集到的原始数据中寻找和遍历数据实体之间的关系。文档数据库对于非结构化数据是很有用的,但它对于网络级别时就会有索引和延时的问题,这也是它为什么要做出图形数据库v2的原因。

 

一个标准的企业数据库,它的关系数据库管理系统(RDBMS),不能对快速灵活的搜寻图形给予支持。RDBMS需要行和列之间绝对一致。在RDBMS和图形存储中“加入”的区别就像一个精密燕尾榫木制品与一个自由的万能工匠所能制造的无数可能性之间的区别。图形只需要在一个单独的点进行连接就可以在搜索中有意义。

 

在有效利用图形技术这一方面,它有自身的问题:这个技术相对还比较新,只有在最近网络级的集成任务中才会被使用。为了利用这项技术,Zephyr Health需要解决在网络级的图形环境中它的伸缩性和延时问题。

 

NoSQL图形存储包含可塑性的图,里面有各种实体(带姓名的人,地点和事件)以及他们之间是如何联系的。在这些图中,实体形成了节点,而它们之间的关系则形成了联系(开发者称其为边缘),他们可以被任意组合。例如,如果你正在对你扩张的组织建立模型,在原来的图形存储中出现的关系就可以直接加上去变成你的模型内的关系。

 

从数据库的角度看,图形存储的区别就是它大量的联系,在这些集合中人,地点,事件都是如何联系的。

 

如果你的数据很丰富,你会在你的原始图形表中看到许多实体间的联系。旧有数据库技术在联系少强调很少,导致了很少的上下关联。图形通过更多的联系和任意到任意的数据模型为丰富的上下关联提供了条件,而常用的表格或分层模型则做不到这一点。图形可以也可以存储转换表和层次化文档对象信息,但是图形的特殊性和它的作用在于它记录任意关系的能力。这种丰富的联系提高了集成的潜力和数据的上下联系。

 

在下图中用图表显示的句子中的动词就是它的丰富性所在。实体也可以有属性,就像一个可以识别他们的键,但是用动词的方式表述这些实体比简单的识别或者标签所能表述的更加丰富。用来发掘这些关系的最常规的分析技术还没有被开发,因为它们不是对图形的优化。

 

数据库.jpg

 

动词有很大的作用。在网上越多的关系被记录,这些实体,实体集群就可以被赋予越高层次的含义。例如,在图表中社交网络可以捕捉到谁和谁结婚,谁为谁工作,谁和谁一起上学等等信息。

 

每次添加的联系都会丰富这个人或实体的内容。图形不仅可以表述社会关系,而且能表述任何关系,无论是研究者使用一种实验性药物治疗恶性肿瘤,这种治疗对特定病人的效果,还是给定的药物中一次剂量的价格。

 

对比.jpg

 

在网络环境中,任何事物都可以表述为一种实体和联系,但这很大程度上是设计上理想考虑,因为图表可以跟计算机储存器一样存储许多东西,而且不喜欢被分区到不同的机器上。你所寻找的最有效进行分析,遍历或“走”一个大图表的所有节点和联系方法是,把整个表下载到一个单独的物理或虚拟的服务器的主内存(RAM)中。

 

由于内存的要求,对整个图表分析有用的数据规模历来要比其他数据库结构所能处理的要小。然而,一些厂商已经开始开发解决方案,使用户在同一时间只需要处理一张图表。

 

蛋壳研究院研究成果封面模版参考4^73.jpg


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