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357种疾病的诊疗状态与需求——基于大规模医师调研PatientsMap
发布时间:2018-10-31  访问量:32
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张俊:各位业内同仁大家上午好,我是艾斯公司的张俊,今天我给大家演讲的题目是《357种疾病的诊疗状态与需求》,副标题是医药市场研究的“四大名捕”,“四大名捕”他们的工作是捕快、是侦探,侦探有一句名言,大家应该听过,我尝试的学一下,真相只有一个,是名侦探柯南的名言,对于我们做市场研究的人来说,真实的市场就在那里,我们通过不同的角度,不同的研究方法,综合各式各样的线索,进一步抽丝剥茧,目的就是不断接近还原市场的真实模样,从这个意义上讲,我们在座的每一位都是大侦探,接下来我分享一下艾斯公司在医药市场咨询方面的分析尝试。

今天我演讲的内容主要分为四部分,市场规模、市场集中度、未满足的医药需求,以及医药销售代表访问这四方面。先看一下市场规模的一般做法,一般谈到市场规模,我们会去查找一些二手数据方面的支持,也会去查找一些大数据,通过大数据做各方面的推测,还有我们也可以去通过询问医生,从医生那里得到一些启示。我们艾斯所做的尝试呢,就是把尽可能多的疾病,把全国的患者数全部推测出来,尽可能多有多少呢?我主标题上也写到了357种,通过我们调研结果推测出全国前三十位的患者人数,在中国患者人数比较多的是糖尿病、高血压、高血脂等这些生活习惯相关的慢性病患者,因为这个数据是基于我们做的一项大规模医师调研,有些人的手头可能会有一张A4的资料,大家可以参考一下,我这里主要拿出来一些结果跟大家分享。比如说我们看一下糖尿病患者,根据我们的推测患者人数是4810万人,看到这个数据大家可能会说,中国的糖尿病患者好像不止这么点吧,我理解,因为在网上查找各方面数据的时候,我们看到中国推测的患者可能超过一亿人,甚至一亿一千、一亿两千万人,我们这里是通过医师调研推测出的结果,我们给出的患者人数实际已经到医院了,实际得到诊疗的患者。从这个角度上又查找其他的数据,通过另外两个报告的结果,我们看到分别是4775万人和4740万人,这三个数据是相对来说差别不是特别大。类似这样,我们结合不同的数据给出来的结果,可以帮助我们更接近市场真实的模式。

近期有关癌症方面的研究也是很大的话题,有很多新药陆续上市,接下来我给大家展示癌症患者推测的全国前三十位的疾病有哪一些,大家可以先想一下在中国癌症患者数占前几位的有可能是什么呢?肺癌、胃癌,看一下,在中国比较靠前的是胃癌和非小细胞肺癌,这些数据是通过我们2018年最新的调研结果给出来的数据,如果结合往年的数据,就能够看到整体市场规模变化的趋势是怎么样的?这里使用一下日本的数据,比如说拿高血压患者做一个例子,这是一个患者的集中曲线,横轴是医生数,纵轴是患者数,通过这几年的数据患者集中曲线整体趋势对比,可以看到高血压患者整体是趋于减少的。再看一下另外一种疾病有关痴呆症,整体趋势是趋于增加的,痴呆症也分为不同的细分类型,比如说我们看其中三个细分的类型,第一种阿尔兹海默症,患者数是增加的,第二种患者数减少,医生数也是略微减少,第三种患者数和医生数都有增加,我们可以分不同的地区、不同的科室做类似的分析,我们就可以知道随着时间的推移,患者越来越集中在哪几个科室和地区。

接下来我们看一下第二部分市场集中度,根据我们以往的经验,某一种疾病一般集中在哪几个科室,我们也可以上网去查找一些资料,当然我们还可以去询问医生,能不能从医生那里得到更多的激发,我们艾斯所做的尝试,就是把刚才提到的357种疾病,每一种疾病集中在哪几个科室推算出来。说到糖尿病,糖尿病患者主要集中在哪几个科室?主要是内分泌糖尿病专科、心脏内科、中医科、内科也会看这样的患者,高血压是心脏内科、中医科、内分泌科、神经内科也会看这样的患者。如果给一种不是那么常见的疾病呢?比如说SLE,系统性红斑狼疮,常见的是风湿科等等。我们知道具体的某几种疾病集中在哪个科室还不够,还要看到每一个科室所诊疗患者数的医生分布是怎么样的,比如说用的比多的一个场景,就是我们在做问卷设计的时候,我们经常会决定甄别条件,比如说内科医生要选患者大于等于100人,这里出现了大于等于多少患者的医生数据是怎样,根据这个数据就有理也据的给客户提出方案,客户尝试着把他们公司内部的数据,和我们的调研数据相互比对,通过这样的较验能得到什么结论呢?我们看一下实际的理论,这个红色的是客户内部的数据,大家可以看出从整体来说各患者之间的医师分布大体上是一致的,没有太大的偏差。接下来我给大家看三个例子,从这三个例子当中,大家可能看得出来,客户内部的专项调研他们比较倾向于患者人数比较多的这一块,也就是说患者比较多的医生参与调研的情况比较多,类似这样的,把我们的数据跟客户内部的数据相互比对、相互较验,可以帮助客户在专项结果解释和给出进一步建议的时候减少偏差。

接下来就看有关新药未满足的医药需求,有这么多种新药,哪一种疾病领域是希望进一步有新药的出现呢?我们尝试着把这357种疾病新药需求的情况汇总一下,这是排名前三十的新药需求情况,排名比较靠前的是高血压、糖尿病、COPD这些患者量比较多的疾病。但从实际诊疗某种疾病的医生基础上,新药需求排名比较靠前的是AMLALL等精神疾病,新药需求是比较高的。讲到这里我们知道每一种疾病的诊疗率,也能推测出每一种疾病全国患者的诊疗数,我们能不能把这几种因素综合在一起,让客户一目了然的将自己的产品对号入座,我们做的尝试就是接下来的这幅图,这幅图是我们2014年参加美国PDLG会议时候的作品,这个气泡图我给大家解释一下,横轴就是医生的诊疗率,越往左边诊疗率是越高的,越往右边诊疗率是越低的,纵轴是新药需求,气泡的大小是它推测的这种疾病患者人数的大小。在这张图的左下方,这些疾病主要是糖尿病、高血压、高血脂等慢性疾病,他们的患者量很大,可是他们整体的新药需求并不是那么得高,这个是基于日本的数据,中国今年的数据还没有统一的表。再往中心看浅蓝色的泡泡是痴呆症和精神分裂,相对来说泡泡也比较大,而且新药需求比较高,可以说这一块是潜在能力非常大的市场,最后往右上方看这些红色的泡泡,红色的是癌症相关的,整体癌症的诊疗率是非常高,客户给我们的反馈就是说在他们研究研发新药,增加一些药物的适应症,是非常有参考意义。

我们接下来看最后一部分有关医药销售代表的访问,在我们的调研基础上,整体医生的样本基础上,排名比较靠前的是辉瑞、阿斯利康、拜耳等大的外资企业。类似于这样的医药销售代表访问,我们做医药调研的都是比较熟悉,也比较常见的分析方法,我们尝试着从客户的角度亿去思考一下,假设这里面有很多的医生,每个医生所看的目标疾病患者人数是不一样的,有两家医药公司,A公司有4名医药代表,但每个医生的目标患者比较少,B公司有2名医药代表,但他们的医生目标患者非常多,A公司4名医药代表覆盖了48%的目标患者,B公司的2名医药代表覆盖了81%的目标患者,所有的医药公司都想成为B公司这样,作为调研公司怎么样帮助我们的客户做到这一点呢?首先我们尝试做一个患者的集中曲线,在此基础上把医生分为五组,所看患者最多的医生为第一组,其次是第二组,接着是三四五,然后进行交叉分析,我们就可以得出这样的结果,可以看医药公司A公司,在各组医生的医药代表访问率是抵减的,主要资源都已经集中在第一组了。同样看B公司,他医药代表访问主要集中在医生这里,也就是患者数不是那么多的医生,对于患者量最多的医生他的访问率仅仅只有9%,类似于这样的分析,我们还可以进一步和客户公司内部的数据进行融合,就可以做进一步更精确的分析,帮助客户更高效的分析。

到这里我演讲的内容就告一段落,最后总结一下,我们今天从市场规模、市场集中度,以及新药的未满足医药需求,还有销售代表访问等情况,跟大家做了一下分析,像我开头说的那样,真实的市场就在那里,让我们一起努力解开市场朦胧的面纱,还原它真实的模样,谢谢大家!

主持人:谢谢,大家有什么问题吗?我们这个事每年都在做吗?每年的规模都是一样的吗?

张俊:中国是今年第一次做,日本是从2011年开始,每一年都做,还包括美国和英国。

提问:可以告诉客户具体的医生,这个合规吗?

张俊:应该不能够具体确切到某一位医生,但我们可以尝试定位到某一个医院,或者某一个区域,或者是什么样的医生,类似这样的可以给出来,不能定位到某一个医生,这样有关于个人信息方面。

主持人:谢谢,下面有请NOVARTIS副总监刘杰,给大家分享一下这些数据真正用在业务中。


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