新薬上市の半数以上がファースト・イン・クラスであり、その多くは前例のない画期的な治療法である。 データが乏しい中で、新薬が治療状況に与える影響を正確に予測する需要モデルを予測担当者が開発するにはどうすればいいのだろうか？

このアナログ予測記事では、予測担当者が未来をより良く予測するために過去をどのように活用できるかを見ていく。 私たちは話し合う：

• 狭い製品ラベルと複雑な患者セグメンテーションを考慮する方法
• 患者ベースの予測に役立つ類似薬の「バスケット」構築の重要性
• 未来志向のアナログでいかに視野を広げるか