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近年来，越来越多的监管机构接受 RWE ，越来越多的付款人和医生对 RWE 产生需求，数据分析技术的日益成熟，促使药企能够从 RWE 获得更广泛的利益。例如，辉瑞使用电子病历（EMR）数据获得帕博西尼（Ibrance）用于治疗男性乳腺癌的批准；罗氏（Roche）使用合成试验臂来确保其肺癌药物 Alecensa 的报销；阿斯利康使用真实世界的数据来证明其糖尿病疗法 Farxiga 的真实世界有效性。在科研领域，真实世界数据也越来越受到重视，研究人员和科学家开始使用真实世界的数据帮助开发疾病治疗，越来越多的文章开始揭示真实世界数据解决方案的有效性。

这些实质性进展也使得一些老牌 CRO 企业开始不断加深 RWD 研发实力，初创型玩家正利用自身优势加入战场。IQVIA、泰格医药等传统 CRO 企业开始大力布局真实世界数据解决方案相关业务，一些像 Evidation Health、Flatiron、领星生物等独具特色的初创企业发展势头也颇为迅猛。目前多数公司的 RWD 解决方案业务仍处于业务拓展阶段，盈利模式包含技术服务、合作开发等。CB Insights 综合目前市场上的 RWD 玩家从企业战略和愿景、价值取向、人才建设、核心数据积累、分析工具搭建五大方面解析优秀 RWD 企业的发展特征。

企业战略和愿景

在企业战略和发展愿景的制定方式上，优秀 RWD 实践企业通常采用“业务支持（business - back）”的模式。通过实际业务结果来判断公司从 RWE 分析中获益最多的产品和价值链元素，并明确公司自身想要创造什么价值、如何创造价值以及何时创造价值。在确定了细分方向之后，他们会针对性地对核心产品进行打造，并将 RWE 部署到研发，监管，市场准入，商业活动以及医疗事务中。

价值取向

在建立分析平台、汇集数据集、建立组织、并定义运营模式和流程之后，一些公司采用了从自身业务中获得对 RWE 分析支持的策略。另一类公司则从一开始就激发他们的组织，执行了一个里程碑案例，以解决紧急业务问题为目标，并展示了 RWE 分析在解决该问题方面的价值。成功的里程碑案例通常由高层领导发起，推动创新数据和分析的使用，并涉及来自各个功能的广泛利益相关者。通过内部和外部的里程碑案例交流激发公司其它业务领域对 RWE 分析的需求。

人才建设

为了充分利用稀缺的专业知识，优秀 RWD 实践企业通常选择打造全球性的跨学科人才库，来辅助企业战略制定和平台建设。人才库可为集团提供资源，与头部资本共同投资打造里程碑案例，并集中开展一些日常的 RWD 活动。理想的 RWD 组织领导者应具有一定的商业头脑、医学和分析知识、沟通技巧、项目管理能力、企业家思维和政治头脑，以及至少十年的跨部门行业经验。

除此之外，数据科学家、数据工程师和机器学习专家、跨学科人才组织者均为RWD 实践企业所需要的人才。优秀 RWD 实践企业通常会引入数据科学家来开发新的建模方法，吸纳数据工程师和机器学习专家来实现大规模业务交付。依靠他们从多个不同来源构建标准化的，可重复使用的数据基础，并设计用于处理自动证据生成的自动化平台。为了将医学、临床、流行病学和商业严谨性注入每个流程，优秀 RWD 实践企业需要了解 RWE 的运作方式和价值的协调者。他们充当从事业务、科学和方法领域的同事与从事数据工程和数据科学的同事之间的中介，帮助将业务需求转换为技术团队的可执行指令，并将团队的输出解释为业务利益相关者可以参与的材料。这一类跨学科人才也是目前该领域最为稀缺的。

核心数据积累

对于大型药企在企业内部开展的真实世界相关研究，数据资源就显得尤为重要。与精心选择的数据提供商建立关系网络有助于制药公司即时了解数据动态，并开发专有的丰富数据集，以回答有关核心资产的关键业务问题。为此，公司需要长期追踪市场，了解新兴的数据生成器和聚合器，不断更新获取和访问数据的流程。一些公司也开始尝试将 RWE 数据集与自己的数据链接在一起，同时并行地重新分析其RCT 数据，以建立有关药物疗效和安全性的全面而详尽的图谱。

分析工具搭建

在分析工具搭建上一般 RWD 解决方案的公司都需要一个 “sandbox” 来对案例和交付模型进行基本实验。更加先进的公司通过使用扩大的云平台来构建自动化流程，存储数据资产以及增强可视化性能，方便多个利益相关者集体使用。少数公司致力于建设 RWD 数据平台例如 Aetion 的 AEP 平台、Flatiron 的 Onco 平台、以及领星生物的临床智能分析平台 CIAP 。此类平台可在适应症，疗法和使用案例中生成证据，并允许对多个患者结果和数千个亚人群进行数百次分析。这些证据生成引擎并排部署高级和传统 RWE 分析，以深入了解疾病生物学，未满足的需求，真实世界中的疗法使用，药物安全性和有效性，医护人员选择的驱动因素以及其他可为决策提供依据的因素。

3.2 国内外行业政策梳理

随着社会层面的真实世界数据解决方案实践越来丰富，各方对行业规范的呼声也越来越高。政府在监管层面上也越发重视，国际上美国、欧洲、日本纷纷推出了自己的相关法规。中国相关部门也积极推动中国医疗行业转型升级，在政策上支持真实世界数据研发。

图 | RWD 国际行业法规（来源：CB Insights 中国）

从 2017 年起，中国真实世界数据相关政策陆续出台。国家药品监督管理局出具多份文件支持真实世界研究，监管层面的完善无疑给市场带来了积极的信号。可以预见的是，未来在数据获得途径的合规性、使用的规范性上监管层面会给予更强的引导与支持。

图 | RWD 中国行业法规（来源：CB Insights 中国）

3.3 生物医药领域 RWD 发展的行业痛点

RWD 的出现以及发展就像给传统医药研发注入了新的力量，但是面对这喷薄而出的新生力量，现在庞大的医疗系统却存在着很多客观的阻力。行业痛点可大致分为数据本身问题和行业法律法规空白两个层次。

数据本身的问题，主要包含数据不可用和数据不可及两个方面。

数据不可用：数据质量不高，数据适用比例很低。譬如内容信息不完整，数据缺失或差错，比如患者影像学相关资料片面，分子生物标记物或终点数据相关的关键信息丢失等；时间信息不完整，观察性研究数据如果没有严格的时间关系很难做出严谨的因果推断；患者信息维度不够，有很多混杂因素需要调整，如人口统计学、社会经济和保险状况、疾病严重程度、共病、伴随药物和遗传易感性等。

数据不可及：信息成为孤岛，缺乏共享机制。在中欧校友医疗健康产业协会（CAHA）数字医疗专委会“一颗药的数字化旅程”专题研讨会上，中华预防医学会生物统计分会主任委员陈平雁教授表示：当前各家医院对HIS系统的投入都非常大，也积累了海量的电子病历数据，但遗憾的是，这样的真实世界数据缺乏共享机制，成为了信息孤岛，使得真实世界数据的可及性大大降低。

行业法律法规的空白可以从行业标准规范和数据隐私保护两个角度来看。

行业标准规范缺失：数据的产生、存储与使用等，缺乏行业统一的规范或者标准，由此原因导致数据互操作性很差。现实世界中的数据库种类多样，缺乏统一标准，这给数据持有者之间的组合分析和协作带来了困难。即使在单个组织中，也常常缺乏统一或集中的数据存储，这导致在跨不同数据集分析数据时出现困难。完整的医疗数据系统应具备基本的标准体系，如平台产品标准、操作应用标准、服务维护标准。但来自不同数据集的数据执行标准较多，数据集之间的共享较为复杂。加之我国不同医院电子病历系统之间存在兼容性问题，导致健康医疗大数据从创建初始，标准规格便不一致。相关政府部门和技术标准部门，应该结合其发展中出现的新问题、新情况，进一步出台相关文件和标准，对医疗机构的平台建设和全国大数据网的互联互通等作出规定。

数据隐私保护法律缺失：健康数据涉及到患者自身的生命隐私，需要重点保护。真实世界数据来源多样，分布广泛。医疗服务行业、医药企业、科研机构、生物技术公司、智能穿戴数据平台等医疗相关机构都存储着大量的患者数据。基于真实世界数据的研究需要对一定批量的医疗数据进行二次分析利用，这些数据涉及到患者个人属性、健康状况和生命隐私等，一旦被泄漏、滥用或不正当披露，就会对个人信息安全造成侵害，甚至可能影响个人正常生活。健康医疗数据不仅是个人的隐私，还是资产，数据的保护与隐私泄露等问题都需要具有强制性的法律来保护。

4、以患者为中心指引 RWD 未来发展

4.1 市场需求

RWD 深度赋能医疗价值链，其市场需求方主要包含药企、政府、医院和第三方医学检测实验室等。

药企需求

由于先进的真实世界证据在整个制药价值链中发挥重要作用，因此药企对于真实世界数据研究的需求十分巨大，无论是大型药企还是生物技术公司均对真实世界数据解决方案表现出了浓厚的兴趣。从 R&D 到商业化，真实世界数据相关解决方案对药企的赋能贯穿整个药物研发周期，具体环节包含早期药物发现阶段、临床试验的设计与优化、拓展适应症、市场准入与报销和上市后研究等。

图 | RWD 深度赋能药物研发生命周期链（来源：CB Insights 中国）

药企需要 RWD 赋能早期药物发现阶段，通过精确的患者与适应症的分类，提高研发成功率。

肿瘤学的发展越来越个性化和精确，基于基因组层面的特征可以划分更窄更细微的适应症。真实世界分析可以通过提取高响应患者的特征来降低药物早期发现的风险因素。通过可靠的基因组测序数据和纵向临床数据，RWE 分析可以有效识别与药物治疗反应和耐药性相关的生物标志物，从而优化药物开发策略。例如，2018 年诺华利用临床基因组数据库（其中包含来自 2000 多名晚期非小细胞肺癌患者的肿瘤测序信息）来鉴定和表征进展迅速或预后不良的患者的基因组概况。此类发现的应用有助于发现新的生物标志物靶标，并且将来可能支持更具针对性的药物开发。

药企需要 RWD 赋能临床试验的设计与优化。

有针对性地使用源自电子健康记录（EHR）的 RWE 可以有效辅助临床试验设计和优化。RWE 可用于设计可推广至护理标准的方案，评估合格标准对试验可行性的影响，并给出试验地点的选择。例如，排名前五的肿瘤药物开发商通过使用 RWE 了解常规临床实践中如何为转移性癌症人群提供标准的护理，设计了具有较高外部有效性的剂量研究方案。这包括调整诊断成像和实验室检查的评估频率，以匹配真实世界中患者群体中观察到的模式。由此产生的方案不仅可以减轻患者和研究人员的负担，也可以在提供可靠证据的同时节约成本。

面对激烈的同质化竞争，药企需要拓展药物适应症的有效方法。

批准用于特定适应症的肿瘤疗法常常可以用于治疗与之相关的其它恶性肿瘤。RWE 提供了一系列自然实验手段，使扩大先前批准疗法的适应症或指南成为可能。此外，通过 RWE 扩展适应症还可以通过创建更丰富的证据档案来为临床实践提供帮助，从而使提供者受益。例如，知名肿瘤药物开发商 2018 年通过提交 EHR 派生的患者叙述（患者在临床试验中经历的特定事件的简要摘要），来支持针对罕见的生物标志物定义人群的适应症扩展。

企业产品优先上市，随后以 RWD 支持监管审批，可加速患者受益。

上市后研究的重要任务之一便是将真实世界的观点纳入监管流程。传统上，这些要求需要通过前瞻性患者注册和资料审查来满足，这些方法往往需要消耗大量的资源和时间来招募足够的患者。随着肿瘤治疗不断地通过 FDA 突破性疗法认证，资源密集型的上市后研究的数量和范围也在不断增加。从高质量数据源的回顾性研究中得出的 RWE 是满足此项法规要求的另一种方法，它可以更便捷且更能代表真实世界的情况。在上市后研究中增加监管作用的例子是药品奥西替尼 Osimertinib 被指定为 FDA 突破性疗法并且批准用于二线治疗或晚期 EGFR T790M+ 非小细胞肺癌。经批准后，FDA 要求阿斯利康提供至少一个来自于真实世界队列（包含至少 100 位EGFR T790M 突变阳性并接受治疗的患者）的总体缓解率数据。

政府监管层面的需求

政府需要使用 RWD 来更好的管理和辅助大众的健康事业。RWD 辅助政府对药物药械更智能化的监管和更灵活的准入，为大众的健康事业赋能。美国食品和药物管理局（FDA）2020 年与许多 RWE 解决方案公司建立了合作伙伴关系，这之中不乏 Aetion、TriNetX 和 Datavant 等知名企业。其推出的数字健康中心 (Digital Health Center of Excellence)，目标之一便是利用数字健康技术更好地研究医疗产品。

医疗服务提供者的需求

首先医疗服务的主体医生需要更全面、多维度、高质量的数据来辅助优化治疗方案。单一的医疗服务方接触的病人有限，而且不同的医生的诊疗手段也会造成效力-效果差。多维度的真实世界数据则可以尽可能地消除这些偏差，让医疗服务者可以提供更优化的方案。哈佛医疗联盟便曾通过开展相关医疗数据质量跟踪研究，交叉比对电子病历中的医嘱与用药记录，来发现医疗差错或不良医疗行为并对其及时修正。

其它医疗服务机构例如第三方医学检测实验室，则在对真实世界数据的处理上有着迫切的需求。第三方医学检测实验室在长期的历史发展中积累了大量的基因数据、临床数据或其它类型检测数据。如果能将这些积累的数据利用起来，挖掘其中的价值，那么这些数据资产将给这些医疗服务机构的商业模式提供新的选择。这些与RWD 的相关研究方向不谋而合，可以说利用好沉默的大数据不仅是医疗服务商的需求也是 RWD 相关企业可以深度赋能的地方。2020 年 11月，国际第三方医学检测实验室巨头 LabCorp 便宣布与临床试验匹配平台 Circuit clinical 建立合作关系，以改善患者获取和招募。

4.2 冉冉升起的行业新星

针对各方对真实世界数据解决方案的迫切需求，行业内的相关企业开始积极探索，不仅有大型药企开始在企业内部设置 RWD 相关研发部门，也有国际 CRO 巨头在这一领域的持续发力，更有许多初创新锐冉冉升起。在这之中最具代表性的是目前RWD 行业的领军企业国际 CRO 巨头 IQVIA。

国际 CRO 巨头 IQVIA 深度布局 RWD 行业

IQVIA 前身昆泰创立于 1982 年，2016 年，昆泰与 IMS Health 合并，公司充分利用双方业务互补的优势，一举成为全球最大的 CRO 企业之一。近年来，公司持续推进其 “ Next Generation CRO ” 战略，大力推行 AI、大数据等新兴技术与 CRO 的结合，充分利用自身在数据分析上的优势，积极为公司客户解决传统 CRO 业务中的痛点，例如临床患者招募难，临床信息反馈不及时等。公司 2019 年总员工 67000 人，同比增长 15.5%，CRO 部门共有 35000 人，同比增长 12.9%。

IQVIA 在真实世界数据领域做着持续的努力，相关的业务架构主要包含四方面：

提供真实世界数据集：公司直接提供来自全球不同区域的真实世界数据，并提供初步的数据自动分析，辅助药物研发等相关的初步可行性研究。

真实世界研究设计：公司可以提供更智能的研究方法，加速患者招募，有丰富的监管知识。

真实世界证据平台：IQVIA 提供六大平台，无论是研究人员还是销售人员，都可以对数据进行更多处理。

真实世界证据网络：公司可以连接数据、技术、分析师和专家，来拓宽客户选择范围，并通过 IQVIA 解决方案提供互惠互利的合作机会。

IQVIA 近 5 年的营收水平持续攀升，其中与 RWD 相关的业务为其营收上的突破做出了突出贡献。

公司营业收入主要来自于技术与分析解决方案咨询、药物研究与开发、商业化综合服务三大领域。从 2016 到 2020 年，企业营收从 68 亿美元增长至 114 亿美元。分业务板块来看，2020 年，技术与分析解决方案的收入为 48.58 亿美元，比 2019 年增长 3.72 亿美元，即 8.3％，反映了在欧洲和非洲地区以及美洲地区收入增长。这些地区的收入增长是由更高的真实世界相关业务和分析服务推动的。受新冠疫情影响，其在药物研究与开发业务实现收入 57.6 亿美元，比 2019 年减少 2800 万美元。在商业化综合服务的收入在 2020 年为 7.41 亿美元，比 2019 年减少 7300 万美元。

IQVIA 作为 CRO 全球龙头，不断加强真实世界相关业务的推进，也为其应对新冠疫情打下了基础。可以说 IQVIA 是公认的 RWE 市场思想领导者和专家，在 RWD 来源、RWD 正确使用、RWD 分析功能和 RWE 生成方面都有很大优势。

以领星生物为代表的中国 RWD 初创公司扎实迈进

相较于国际市场，中国市场起步较晚，但是由于国家对科技创新的大力投入，近几年我国在 CRO 领域的发展颇为迅猛。深入到 RWD 细分领域，许多例如医渡云、零氪科技、领星生物等真实世界解决方案明星公司纷纷涌现。特别是领星生物专注于肿瘤精准医疗领域，从目前的真实世界诊疗数据来看，有很大一部分癌症患者无法在现有的治疗体系中获益，因此急需打破传统制药和治疗手段，寻求临床应用新思路。随着肿瘤精准医疗的日臻推进，广泛纵向的临床数据正在与全面的分子基因数据深度融合，促进着肿瘤诊疗的前移，加速肿瘤药物的研发与商业化。领星生物在这样一个大环境中凭借创新使用“全面基因”+“深度临床”的全景数据，人工智能系统和数据驱动算法相结合的新型商业模式脱颖而出，在助力肿瘤药物创新研发的过程中发挥着巨大潜能，为癌症转化研究和肿瘤药物临床开发提供强有力的数据解决方案。

1.领星生物强有力的最优数据解决方案

领星自主研发推出的临床智能分析平台（CIAP）可将多维变量整合，实现对数据问题的灵活设问和及时应答，平台呈现的功能包括：实时快速定义和比较患者队列；多维临床变量交叉组合的可视化分析；生存曲线，P 值，HR 比值，富集和差异的动态分析；对多种数据源的整合分析；数据驱动算法和高度可适性的临床生物信息学的完整支持。

数据方面，领星生物采用具有 CLIA/CAP（Clinical Laboratory Improvement Amendments，临床检验改进修正计划/ College of American Pathologists，美国病理学家协会）认证的国际标准的第三方检验所来进行终端患者数据的采集。与此同时，有专门的团队为每一位患者提供终身随访服务，目前已经积累的临床、分子数据，在领星生物的系统里，可以为药物研发企业提供一整套分析整合后的解决方案。

算法方面，领星生物研发了数据智能技术。整合国际标准的 CLIA /CAP 临床实验室服务、大型真实世界的深度分子临床整合数据（全面的基因组学+临床病史+长期生存数据集）、云端开放交互式 SaaS（Software-as-a-Service，软件即服务）系统、以及独有的数据驱动智能算法，能够帮助客户高效实现数据的全部潜能。该算法，可将临床分子关系和治疗方案从 10 的12 次方的海量数据中挖掘出独立的有用信息。

基于自有数据驱动算法，领星生物提出并优化临床假设，最大程度实现真实世界与临床试验数据和知识的潜力，同时基于广泛临床医疗网络的前瞻性和回顾性研究，以直接富集目标患者群体，验证临床假设。针对未满足的肿瘤临床需求，在药物机制引导下，全面系统、多维度的适应症和适用人群拓展，通过在真实世界大数据中对相关药物在多维度细分人群中的临床结局比较，支持制定灵活的市场推广策略。

2.以终为始，反向转化数据智能模式

领星用临床患者真实疗效开始的反向转化策略，为后续的临床开发不仅规避了从模型到人体，再从个体患者到群体患者的临床转化中的巨大的不确定性风险，而且还提供了明确的获益患者人群和分子标记物，概念上就是直接精准针对未满足的临床需求。

通过临床药物精准开发智能化相关技术和平台的研发，实现药物研发从临床开始的反向转化。在过去 3 年多时间，领星生物致力于帮助中国肿瘤患者在临床端通过精准治疗的手段做针对性、个体化的诊断和治疗。在治疗手段和终身随访基础上，领星生物积累了大量中国肿瘤患者分子、临床方面的数据。通过这些分子和临床大数据，以及企业自主研发的人工智能算法，可以分析出临床的相似性表现，推演出相似患者共同的分子机制，从而探索更好的治疗方式。基于此思路，已经上市的药物可以寻找更合适的人群；新药探索阶段，研发人员能根据临床的数据支持，寻找新的靶点，由此大大提升制药企业工作效率。

4.3 RWD 行业将走向何方

从某种程度上说，RWD 有机会从根本上刺激创新药研发。严格意义上的创新药应该是生物层面的新发现，比如发现新的靶点，发现新的疾病机制等。传统模式下这些新发现的出现大多是随机的，因此往往需要长期的大量投入。随着真实世界数据相关研究的加深，人们对医疗大数据的解读能力大大提升，使得从一线的医疗实践中获得对 First in class 药物研发有价值的信息成为可能。这也将从根本上降低创新药研发的成本，提高药物研发成功率。

随着 RWD 研究的丰富，未来临床试验形式有望发生变化，以患者为中心的价值体系将成为主流。RCT 可能不再是临床试验证据的唯一标准，RWD 相关解决方案将成为临床试验证据的有效补充。通过对真实世界精准化和多维度的信息挖掘，完成临床试验从“以疾病为中心”向“以人为中心的”的价值转变，将医疗服务的核心真正落实到以患者为中心。这不仅可以给癌症病人带来更精准的个性化治疗药物还可以促进更高质量的包含专业建议和人文关怀的医疗服务建设。

RWD 行业要大规模创造价值，需要依靠真实世界证据生成引擎，拥有此类模式的企业未来将会更富竞争力。这些证据生成引擎可以将先进的和传统的 RWE 分析并排部署，从而深入了解疾病生物学、未被满足的需求、真实世界治疗应用、药物安全性和有效性、医疗保健专业人员选择的驱动因素，以及为决策提供信息的其他因素。这些引擎有望将药企对医疗事务的洞察力来源转变为企业战略支柱和价值链的关键部分。缺乏这一愿景的公司可能难以与其他能够以更丰富洞察力为基础做出决策的公司竞争，而这种洞察力建设只需要花费很少的时间和费用，通过充分利用现实世界的证据和先进的分析，制药公司可以加速从“以产品为中心”向“以患者为中心”的组织的转变。

伴随着 RWD 医疗实践不断开拓，相应法律法规也将逐步完善。无论是 FDA 还是我国药品监督管理局都在积极出台政策，提高行业规范性。希望也相信在不久的将来，会有更多的法律法规出现，规范真实世界数据相关的行业标准，保护广大公民的数据隐私与安全。