Rozwiązania w zakresie nauk przyrodniczych
Przyspieszanie łańcucha wartości w branży farmaceutycznej dzięki analizie danych i sztucznej inteligencji.
Dostarczanie analiz opartych na AI w branży nauk przyrodniczych
Przedsiębiorstwa z branży nauk przyrodniczych potrzebują ujednoliconego widoku wszystkich swoich danych, w czasie rzeczywistym i skali petabajtów, obejmującego następujące elementy:
Hybrydowy dostęp w czasie rzeczywistym do danych w silosach funkcjonalnych i technicznych — w środowisku lokalnym i każdej chmurze.
Jednolite, spójne mechanizmy bezpieczeństwa i nadzoru z pełnym śledzeniem pochodzenia dla identyfikowalności i obserwowalności.
Zapewniająca możliwości współpracy, niskokodowa platforma tworzenia rozwiązań AI zapewniająca zarządzanie modelami, obserwowalność i wyjaśnialność.
Kluczowe zastosowania
- Optymalizacja badań klinicznych
- Predykcyjne odkrywanie leków
- Zdalne monitorowanie pacjentów
Optymalizacja badań klinicznych
Wraz ze wzrostem złożoności i zdecentralizowania badania kliniczne stają się kosztownym i czasochłonnym wąskim gardłem w łańcuchu wartości branży farmaceutycznej. Zastosowanie ręcznych procesów rekrutacji pacjentów, wyboru lokalizacji i monitorowania w czasie rzeczywistym często prowadzi do opóźnień, przekroczenia budżetu i utraty możliwości interwencji.
Dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji i rzeczywistych danych z elektronicznej dokumentacji medycznej, danych dotyczących roszczeń, urządzeń do noszenia i analiz generowanych przez pacjentów firmy farmaceutyczne mogą inteligentnie identyfikować idealne grupy pacjentów, optymalizować wydajność ośrodków badawczych i proaktywnie monitorować postęp badań. Przyspiesza to rejestrację pacjentów, zmniejsza liczbę rezygnacji i umożliwia wprowadzanie korekt w czasie rzeczywistym, co ostatecznie przekłada się na szybsze i skuteczniejsze leczenie ratujące życie pacjentom.
Predykcyjne odkrywanie leków
Firmy farmaceutyczne mają do wyboru wiele terapii, ale muszą wybierać je w oparciu o budżet, dostępność zasobów i potrzeby rynku. Bez danych i wykorzystania AI podejmowanie takich decyzji może trwać miesiące, zmniejszając wartość badań i rozwoju oraz prowadząc do potencjalnej utraty przychodów.
Wykorzystując dane ze źródeł rozwojowo-badawczych, w tym dane przedkliniczne, genomikę, proteomikę i dane historyczne z badań przesiewowych związków — i łącząc je z dowodami i danymi pacjentów — firmy farmaceutyczne mogą przewidywać potrzeby rynku i oceniać skuteczność własnych procesów opracowywania leków w czasie zbliżonym do rzeczywistego.
Zdalne monitorowanie pacjentów
Zapewnienie przestrzegania przez pacjentów przepisanych terapii jest krytycznym wyzwaniem bezpośrednio wpływającym na skuteczność leczenia, rzeczywiste wyniki i ogólną wartość leku. Bez wiarygodnego wglądu w to, jak i kiedy pacjenci przyjmują leki, firmom farmaceutycznym brakuje kluczowych danych do monitorowania bezpieczeństwa, generowania dowodów i optymalizacji wsparcia pacjentów.
Wdrażając inteligentne urządzenia i wykorzystując solidne platformy danych, firmy farmaceutyczne mogą zdalnie monitorować podawanie leków, dawkowanie i zaangażowanie pacjentów — w czasie rzeczywistym. Zapewnia to nieoceniony wgląd we wzorce przestrzegania zaleceń, umożliwia proaktywną interwencję i generuje bogate dane ze świata rzeczywistego, ostatecznie poprawiając wyniki leczenia pacjentów, wzmacniając nadzór po wprowadzeniu produktu na rynek i maksymalizując wartość terapeutyczną nowych sposobów leczenia.
KLIENCI
Szybsze wprowadzanie terapii na rynek dzięki danym i AI.
Dzięki sprawniejszej identyfikacji odpowiednich osób firmy mogą zmniejszyć zarówno koszty opracowywania leków, jak i skracać czas ich wprowadzania na rynek, co przekłada się na szybsze i tańsze udostępnianie ratujących życie specyfików.
Ochrona zdrowia
MDClone
Ochrona zdrowia
Shionogi
Ochrona zdrowia
Merck KGaA Darmstadt, Germany