Nuevos fármacos y tecnologías diagnósticas. El

desafío de su incorporación a la cobertura y al financiamiento.

Dr. Juan Pablo SoléBariloche

17 de septiembre de 2015

Agenda

• Nuevos tipos de tratamiento• Tratamientos combinados• Tipos de acuerdos• La importancia de contar con información• Tratamiento personalizado• Pensamientos finales

Cáncer de Pulmón

Un grupo de varias entidades diferentes bajo el nombre de Cáncer de pulmón

Medicina de precisión

Desarrollo clínico tradicional cada vez menos viable

Estudios Paraguas (Umbrella)

Estudios Balde (Bucket)

Número de moléculas en estudio por cada blanco terapéutico e indicación

Fuente: IMS Institute of Healthcare Informatics: Developments in Cancer Treatments, Market Dynamics, Patient Access and Value: Global Oncology Trend Report 2015

Terapia dirigida a blancos genéticos

Altas tasas de respuestaen subgrupos de pacientes que

portan la mutación

Inmunoterapia

Célula Tumoral

Célula inmunológica

Inmunoterapia como una esperanza concreta para los paciente con cáncer…

Inmunoterapia

Mejores respuestas mas duraderas

Mejor sobrevida global con terapias combinadas

Sharma, Allison: Cell, abril 2015

Fuente: Modification: IMS Institute of Healthcare Informatics: Developments in Cancer Treatments, Market Dynamics, Patient Access and Value: Global Oncology Trend Report 2015

Tratamientos combinados para 2021

Lanzamiento de posibles terapias combinadas para 2021

Compañía 1Compañía 2Compañía 3Compañía 4Compañía 5Compañía 6Compañía 7Compañía 8Compañía 9

Compañía10

Numero de combinaciones

Un contexto desafiante

• Múltiples subgrupos de pacientes con la misma enfermedad• Pacientes con mejor respuesta, mayor sobrevida y

menos toxicidad• Productos con múltiples indicaciones. • Terapias combinadas que involucran mas de una

compañía.• Mas cantidad de opciones terapéuticas y

diagnosticas.• Los test diagnósticos cobran especial importancia.

Trabajo en equipo

Financieros

• Acuerdos de precio por volumen

• Capping (costo, dosis, duración)

• Costo compartido

• Descuentos

• Inicio de tratamiento

• Pago por licencia

Relacionados al resultado

• Programas de manejo de enfermedad (enf crónicas)

• Riesgo compartido

• Pago por resultado

• Cobertura con generación de evidencia

• Aprobación condicional

Tipos de acuerdo entre pagadores y la industria

Precios unitarios Modelos de reembolso personzalizado

Combinaciones

Mayores niveles de información basada en el paciente

Precio indiferenciado por

vial+

Pago según desempeño

Hoy Futuro

Reembolso según el volumen del tratamiento

utilizado

Reembolso según el valor que el tratamietno confiere al paciente

Indicaciones múltiples

Los nuevos modelos requieren pasar de un esquema de precios basado en el volumen a uno basado en el valor

Datos de la vida real (RWD)

Estudios clínicos controlados Informacion de la vida real

I&DAgencias

regulatorias Pagador Médico Paciente

Éxito en Fase 3

Aprobación en el mercado

Reembolso Prescripción Acceso a pacientes

• Necesidades insatisfechas de pacientes (subpoblaciones)

• Riesgos basales• Patrones de

tratamiento/práctica

• Epidemiología• Nexo entre factores

de la enfermedad y endpoints

• Tasas de sobrevida/progresión

• Indicios de seguridad

• Efectividad a largo plazo

• Utilización de recursos/costos

• Carga social• Impulsan la

efectividad• Utilidad• Compliance• Farmacoecono

mía• Resultados

• Duración del tratamiento en la práctica clínica

• Dosis• Eficacia/

seguridad del nuevo agente vs competidores

• Comparación con subpoblaciones

• Mejor caracterización de las opciones (seguras, convenientes, asequibles, calidad de vida)

Los datos de la vida real involucran a todos los actores

Trasciende los límites clásicos de guardado de

información

2020 = 500 mil millones de archivos5

4 Joachim Roski, George W. Bo-Linn and Timothy A. Andrews Creating Value In Health Care Through Big Data: Opportunities And Policy Implications Health Affairs, 33, no.7 (2014):1115-1122 5. Pial S, Claps M. Bigger data for better healthcare. Framingham (MA): In- tel; 2013 Sep. 6. McKinsey Global Institute. The big- data revolution in US health care: accelerating value and innovation. New York (NY): The Institute; 2013.

Desde historias clínicas

electrónicas hasta redes

sociales

Permite el manejo de

información con distintos

formatos en tiempo real

USD 300 mil millones anuales de valor6

Gran cantidad de datos – Big Data4

Privacidad de los datos13

Noción de Consentimiento InformadoResguardo de los datos

Capacidades locales

Registros médicos electrónicos

Subsistemas y fragmentación

Cambio de mentalida

d

Compartir datos entre varios actores

13. Davis K, with Patterson D. Ethics of big data. Sebastopol (CA): O’Reilly Media; 2012.

Desafíos y pendientes

Un futuro cercano

Reporte

Tratamiento personalizado

• Un futuro con: • Tratamientos con múltiples indicaciones• Tratamientos combinados• Tratamientos altamente efectivos • Respuestas duraderas• Tratamientos asociados un test diagnóstico especifico

• El valor del medicamento en el centro de los acuerdos, con precios diferenciales según la indicación.

• La utilización de información será clave para la toma de decisiones tendientes a lograr eficiencias.

• Un tratamiento cada vez más personalizado.

• El trabajo conjunto es un factor clave para asegurar el acceso a estos tratamientos.

• Para poder ofrecer el tratamiento correcto al paciente correcto en el momento correcto.

Pensamientos finales

¡Gracias!