Telegram RegisterThe public register of Telegram

Channel

Фарма в цифре

@digital4pharma

On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry

233subscribers

+5 since we began measuring on 6 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.

Register entry

Telegram ID-1002942130564
TypeChannel
Username@digital4pharma
CreatedBetween 1 August 2025 and 31 October 2025— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded7 August 2026
Last confirmed live14 August 2026
Measurements held3
Confirmed unchanged1 time, most recently 14 August 2026
On Telegramt.me/digital4pharma

Growth

228233230.56 August 2026 — 228 subscribers7 August 2026 — 228 subscribers14 August 2026 — 233 subscribers6 August 202614 August 2026
3 measurements spanning 9 days, net +5. Dots are measurements; the straight line between them is drawn to join them, not to claim we know the path taken in between — snapshots are recorded only when a count changes, so gaps mean “no change observed”, never “interpolated”. The vertical axis spans 227–234 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
14 Aug 2026, 15:58233+5
7 Aug 2026, 03:00228no change
6 Aug 2026, 02:37228first reading

Engagement

18 posts held, back to 29 June 2026the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.

ERR · 30 days
45.5%
avg views ÷ 233 subscribers
Avg views / post
106
8 posts measured
Reaction rate
8.43%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
8
of 18 held

ERR is average views per post over the last 30 days divided by subscribers, the definition TGStat uses, so this figure is comparable with the one you will see elsewhere. It falls structurally as a channel grows: a high ERR on a small channel and a low one on a large channel describe reach mathematics, not quality. We publish the figure and the sample it came from and pass no verdict on it.

ER is defined industry-wide as (forwards + reactions + comments) ÷ views— note the denominator is views, not subscribers. Telegram’s public web preview carries views and reactions but not forward or comment counts, so the reaction rate above is the reactions term only and is therefore a floor: the true ER for this channel is higher by an amount we have not measured and will not estimate. It is computed over the 6 of 8 measured posts that carry a reaction reading, and over those same posts' views.

What these figures were computed from
WindowRolling 30 days · latest post in window 6 August 2026
Posts held18 (29 June 20266 August 2026)
Views total849
Reactions total56
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken7 Aug 2026, 03:00 UTC

Views are a single reading per post, taken at the time above. A post published in the last day or two is still accumulating views, which pulls the 30-day average down slightly. That is a property of the standard definition rather than a fault in it, so we keep the definition rather than “correcting” the number into something nobody can reproduce.

Precision. Telegram publishes view counts on its public widget in short form — 8.12K, 3.7M — so any reading at or above 1,000 reaches us rounded to three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. Averages and rates derived from them are shown to the same precision rather than to the unit: a figure like 3,701,250 would assert digits nobody measured.

Reaction counts are published per emoji and rounded the same way, so a total below 1,000 is exact and a larger one is a sum that may carry a rounded component from each emoji above 1,000. Because it is a sum, it does not look rounded — read a large reaction total as three significant figures per contributing emoji rather than as the figure it prints.

Reaction mix

174 reactions across 16 posts, in 12 distinct kinds. The most used accounts for 45.4% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
🔥7945.4%
👍4626.4%
1910.9%
👏1910.9%
🤝31.72%
21.15%
👌10.575%
😁10.575%
😱10.575%
🙏10.575%
🤡10.575%
🥰10.575%

No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.

Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.

Coverage. Reactions were read on 16 of the 18 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 174reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.

Measured over the 18 most recent posts we hold, published 29 June 2026 to 6 August 2026, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.

Recent posts

6 Aug 2026, 13:06 UTC45 views7 reactionsread 7 August 2026
Photo

ИИ в фарме уже внедряют. Управлять его рисками пока успевают не все Сбер опубликовал модель угроз кибербезопасности искусственного интеллекта. И это полезное напоминание: риски AI начинаются не тогда, когда сотрудник вводит неудачный запрос в чат-бот, а гораздо раньше. В приложенной версии модели систематизированы 70 угроз на всём жизненном цикле AI: - сбор и подготовка данных; - разработка и обучение модели; - экс

👍3🔥3👌1

3 Aug 2026, 05:05 UTC94 views7 reactionsread 7 August 2026
Photo

Август в клубе «Фармакод»: CIO, выгорание, эффективность и искусственный интеллект В августе обсудим роль CIO, устойчивость руководителей, цифровую зрелость фармы и практическое применение AI. В программе будут закрытые клубные встречи, открытые отраслевые мероприятия и неформальное общение резидентов. 3 августа Тематический митап с резидентом клуба - Александром Самородовым, директором по информационным технология

🔥3👍21👏1

31 Jul 2026, 05:38 UTC90 viewsread 7 August 2026
Photo

«Разработка BI+AI стратегии» – ежегодный живой онлайн-курс Александра Баракова, Head of BI Авито 📆 5–28 августа • 11 занятий по 2 часа • пн/ср/пт 18:00 (Мск) AI-стратегии сейчас писать не лучшее время – никто не понимает ничего, кроме вектора. Но BI-стратегию без ИИ уже не собрать. Этот курс – про то, как выстроить работающую программу развития BI и трезво встроить в неё AI с метриками и планом. В программе курса:

30 Jul 2026, 04:56 UTC98 views11 reactionsread 7 August 2026
Photo

На сегодня мы получили уже 55 ответов. Для первого отраслевого исследования цифровой зрелости фармы в нашей стране это хороший результат. Но до завершения опроса осталось всего несколько дней, и нам очень важно добрать ещё участников, чтобы итоговая картина получилась точнее. Мы впервые собираем такой срез именно по фарме: ИТ, данные, интеграции, ИБ, GxP, качество, ИИ, бюджеты и оценка эффекта от цифровых проектов.

🔥5👍3👏21

29 Jul 2026, 08:15 UTC95 viewsread 7 August 2026
Forwarded from @digital_in_pharma

Кибербезопасность и ИИ вошли в топ-10 глобальных рисков WEF на 2026 и 2036. А у нас фарма замеряет свою готовность Листал на днях Global Risks Report 2026 от WEF. В двухлетнем горизонте киберугрозы стоят на 6-м месте — это выше, чем экономический спад и инфляция. В десятилетнем — на 8-м. А adverse outcomes of AI совершает самый резкий рывок из всех 33 рисков в отчете: с 30-го места в 2-летнем горизонте на 5-е в 10-л

27 Jul 2026, 05:02 UTC111 views12 reactionsread 7 August 2026
Photo

ИИ в фарме: от «волшебной таблетки» к реальным сценариям Последние месяцы мы много говорим об искусственном интеллекте и проводим мероприятия на эту тему. И чем глубже я погружаюсь в вопрос, тем заметнее становится: бизнес всё чаще воспринимает ИИ как новую волшебную таблетку. Кажется, что достаточно подключить подходящий инструмент, и он сразу ускорит процессы, снизит затраты, поможет сотрудникам и начнёт приносит

🔥43👍3👏1🤡1

23 Jul 2026, 05:01 UTC169 views11 reactionsread 7 August 2026
Photo

ИТ-зарплаты растут медленнее инфляции. Что это значит для фармы? Хабр Карьера опубликовала исследование зарплат ИТ-специалистов за первое полугодие 2026 года. В выборку вошли 45 226 фактических зарплат, указанных самими специалистами. Медианная зарплата в ИТ достигла 191 000 рублей, увеличившись за полгода на 4%. При прогнозируемой годовой инфляции 4,5–5,5% это уже не столько рост доходов, сколько попытка рынка не

5🔥41👍1

21 Jul 2026, 05:20 UTC147 views8 reactionsread 7 August 2026
Photo

Опрос по цифровой зрелости фармы уже на середине Мы уже прошли примерно половину периода сбора ответов, и по первым данным появляются интересные наблюдения: где у фармкомпаний сильнее всего развиты цифровые практики, какие темы вызывают больше всего вопросов и где видны ограничения. Пока не будем спешить с выводами. Финальную картину покажем 12 августа в 12:00 на вебинаре, где представим агрегированные результаты п

🔥6👍1👏1

15 Jul 2026, 05:16 UTC170 views7 reactionsread 7 August 2026
Photo

Коллеги, важное обновление в наших каналах связи! 📢 Мы расширяем цифровое присутствие проекта и закрепили за нашим каналом в MAX собственный, постоянный адрес. Теперь он полностью созвучен с другими социальными сетями проекта «Фарма в цифре»: 🔗 https://max.ru/channel_digital4pharma Это не просто техническое изменение. Единое и понятное цифровое пространство упрощает навигацию для коллег и укрепляет нашу профессион

🔥3👍2👏1🤝1

14 Jul 2026, 05:24 UTC165 views9 reactionsread 7 August 2026
Photo

Стратегические партнёры исследования цифровой зрелости фармы Исследование цифровой зрелости фармацевтических компаний невозможно сделать в одиночку, если мы хотим смотреть на отрасль не поверхностно, а через реальные направления цифровизации: данные, интеграции, ИТ-поддержку, low-code, безопасность, ERP, AI, BI и консалтинг. Поэтому для нас особенно важно, что к проекту присоединились стратегические партнёры — комп

🔥5👏3👍1

13 Jul 2026, 05:16 UTC110 views11 reactionsread 7 August 2026
Photo

Как обосновать бюджет на ИТ-проект на языке бизнеса В пятницу, 10 июля, в клубе «Фармакод» прошёл закрытый эфир с Георгием Нанеишвили. Говорили о проблеме, знакомой почти каждому ИТ-директору: как защитить инвестиции в цифровой проект, когда его ценность невозможно свести к стоимости лицензий и количеству высвобождённых сотрудников. Георгий более 20 лет работает с ERP, аналитикой и цифровой трансформацией. За его пл

👍5🔥4👏2

9 Jul 2026, 06:45 UTC145 views9 reactionsread 7 August 2026
Photo

Друзья, мы продолжаем собирать отраслевой срез по цифровой зрелости фармацевтических компаний. Опрос для ИТ-, ИБ- и цифровых команд фармы доступен здесь: https://pharmakod.club/survey Он займёт около 10–15 минут, а результаты мы представим на вебинаре 12 августа. Наша цель — собрать честную картину: какие цифровые инициативы сегодня реально развиваются в фарме, где есть барьеры и какие темы становятся приоритетными

🔥5👍3👏1

Showing the 12 most recent of 18 posts we hold for @digital4pharma. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.

Citation-graph rank

Citation-graph rank — 773,222 of 1,478,351entries in the measured graph. A weighted position computed from the forward and mention edges below — republished posts weigh more than named mentions — and recomputed periodically, over the whole graph. Published only as this ordinal position, never as a score: a position is a fact, and a score printed beside one channel’s name would read as a verdict this register does not make. The two counts beneath stay separate for the same reason mentions are never summed with forwards anywhere else on this page — a named-by count costs nothing to manufacture. The top 100 by this measure, or how it is computed.

Forward network

Republishes

Channels on the register whose posts this channel has forwarded.

Built only from forwarded posts we have actually read, on both sides. Coverage is early and deliberately incomplete: a missing link means we have not read the post that would prove it, never that the relationship does not exist. Counts are distinct forwarded posts observed, so they only ever go up as we read more.

Mentions

Named by 2 registered channels — every channel on the register whose own posts have named this one, by its current username or any other username it currently holds, merged from two separately captured readings of the same fact so a namer caught by only one of them is not missed and a namer both caught is not counted twice. A username this channel has since dropped is not matched — that handle may belong to someone else now, and crediting today’s namer to yesterday’s owner would misattribute it.

A mention is a weaker signal than a forward and is counted separately for that reason — naming a channel is not republishing it, and a handle in a post body is easy to place deliberately. The post counts beside each row below are distinct posts in which the handle appeared, from posts we have read on both sides — the “Named by N registered channels” figure above is a different count, of distinct NAMING CHANNELS rather than posts, and is not the sum of the rows under it.

Cite this entry

A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 14 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“Фарма в цифре” (@digital4pharma), 233 subscribers as measured 14 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/digital4pharma.

Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.