啟用數據和分析
允許需求預測
標準化流程
提升規模
減少整合時間和成本
縮短技術和創新週期
利用人工智慧 (AI) 的力量進行研發和臨床試驗
全球人工智慧在製藥市場的 馬爾他 WhatsApp 負責人 應用預計將在 2025 年以 32.9% 的速度成長至 28 億美元，並在 2030 年達到 91 億美元。
它正在幫助製藥公司改進臨床試驗，在研發過程中實現預測能力，並且可以提升藥品製造水準。
人工智慧可以幫助重塑商業模式、簡化生物製藥製造並增強從分子研究到臨床試驗資料流的研究流程。它還可以在研發過程中進行預測並增強製造能力。
從溝通的角度來看，人工智慧可以幫助醫療保健專業人員、客戶或供應商和患者實現更個人化的方法。
全球醫療保健提供者 Abbot 最近推出了一個由人工智慧驅動的新型冠狀動脈成像平台，為醫生提供動脈或血管內部的全面視圖。這將有助於檢測鈣基阻塞的嚴重程度並提高冠狀動脈支架置入術的精確度。
查看我們對沃爾格林的案例研究，了解全球藥品零售商如何轉型以適應數位加速。
收集和分析數據湖中的數據
製藥業產生的數據量龐大，作為一個受到高度監管的行業，安全性至關重要。為了保護和儲存這些信息，資料湖是儲存任意規模的結構化和非結構化資料的集中儲存庫。
資料湖支援多種分析功能，從 SQL 資料查詢到即時分析到機器學習用例。 LakeFS 的下圖顯示了資料湖的結構以及四個主要組件：元資料、計算、格式和儲存。
資料湖功能
自 2010 年以來，製藥業使用資料湖的組織數量有所增加，這有可能改變生命科學產業，因為它可以幫助發現見解、預測業務結果和數據驅動的決策。
使用穿戴式科技了解患者狀況
Fitbit 或 Apple Watch 等消費者穿戴裝置所使用的科技讓患者有更多的責任來照顧自己的健康，以追蹤睡眠、心臟功能或身體活動。
然而，穿戴式裝置有著更大的未來，專家預測其在臨床試驗中的使用將會增加。Kaiser Associates 和英特爾的一項研究預計，到 2025 年，多達 70% 的臨床試驗將採用穿戴式感測器。