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超越算法:為什么數(shù)據(jù)治理是制藥業(yè)AI未來(lái)的關(guān)鍵

人工智能 大數(shù)據(jù)
最近的一項(xiàng)全球首席數(shù)據(jù)官洞察調(diào)查突出了核心問(wèn)題:數(shù)據(jù)質(zhì)量和準(zhǔn)備程度(43%)、技術(shù)成熟度不足(43%)以及技能和數(shù)據(jù)素養(yǎng)短缺(35%)。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理實(shí)踐根本無(wú)法滿足AI對(duì)動(dòng)態(tài)和情境化數(shù)據(jù)的需求。

制藥行業(yè)正站在AI驅(qū)動(dòng)的革命浪尖。到2030年,AI驅(qū)動(dòng)的藥物發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)將達(dá)到91億美元,年復(fù)合增長(zhǎng)率高達(dá)29.7%。AI有望以前所未有的規(guī)模加速臨床試驗(yàn)、優(yōu)化供應(yīng)鏈并實(shí)現(xiàn)患者治療的個(gè)性化。

到2025年,其潛在影響將十分顯著。據(jù)Scilife估計(jì),AI可能為制藥行業(yè)每年創(chuàng)造3500億至4100億美元的價(jià)值。我們已經(jīng)看到了這一未來(lái)的曙光:

  • 試驗(yàn)加速:安進(jìn)公司利用AI將臨床試驗(yàn)入組速度提高了一倍。
  • 藥物開(kāi)發(fā)更智能:百時(shí)美施貴寶公司正在利用AI和機(jī)器學(xué)習(xí)推進(jìn)蛋白質(zhì)降解科學(xué)。
  • 患者招募簡(jiǎn)化:我的公司賽諾菲正在與OpenAI合作開(kāi)發(fā)AI工具,以縮短患者招募時(shí)間。
  • 藥物開(kāi)發(fā)成本降低:一家前十的制藥公司預(yù)計(jì)在未來(lái)五年內(nèi)節(jié)省約10億美元的藥物開(kāi)發(fā)成本。

為何眾多AI項(xiàng)目失敗

盡管炒作甚囂塵上,但現(xiàn)實(shí)卻令人清醒。高德納公司估計(jì),85%的AI模型/項(xiàng)目都會(huì)失敗。原因何在?大多數(shù)情況下,是因?yàn)槿狈m合AI的數(shù)據(jù)。

最近的一項(xiàng)全球首席數(shù)據(jù)官洞察調(diào)查突出了核心問(wèn)題:數(shù)據(jù)質(zhì)量和準(zhǔn)備程度(43%)、技術(shù)成熟度不足(43%)以及技能和數(shù)據(jù)素養(yǎng)短缺(35%)。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理實(shí)踐根本無(wú)法滿足AI對(duì)動(dòng)態(tài)和情境化數(shù)據(jù)的需求。這就像在為平房設(shè)計(jì)的地基上建造摩天大樓。

適合AI的數(shù)據(jù):成功的基石

適合AI的數(shù)據(jù)不僅僅關(guān)乎數(shù)量;還關(guān)乎:

  • 質(zhì)量:準(zhǔn)確、可靠和一致的數(shù)據(jù)至關(guān)重要。
  • 結(jié)構(gòu):數(shù)據(jù)應(yīng)企業(yè)得當(dāng),以便高效處理和查詢。
  • 情境:全面的元數(shù)據(jù)和注釋使AI模型能夠理解數(shù)據(jù)。
  • 時(shí)效性:當(dāng)前和相關(guān)的數(shù)據(jù)將反映最新趨勢(shì)。

如果沒(méi)有這些要素,即使是最復(fù)雜的算法也無(wú)能為力。

數(shù)據(jù)治理:通往制藥行業(yè)AI成功的橋梁

那么,制藥公司如何彌合這一差距,并確保其AI投資獲得回報(bào)呢?答案在于穩(wěn)健的數(shù)據(jù)治理。確保穩(wěn)健的數(shù)據(jù)治理和解決偏見(jiàn)對(duì)于可靠的AI、道德實(shí)踐和保障患者隱私至關(guān)重要。通過(guò)適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)治理,制藥行業(yè)可以在試驗(yàn)中提高以患者為中心的程度,并快速、安全地將挽救生命的治療方法推向市場(chǎng)。

這意味著實(shí)施政策、程序和標(biāo)準(zhǔn),以有效且道德地管理數(shù)據(jù)資產(chǎn)。關(guān)鍵步驟包括:

構(gòu)建穩(wěn)健的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)

確定最佳的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)架構(gòu)(無(wú)論是集中式還是聯(lián)邦式)需要在域特定需求、治理和可擴(kuò)展性之間的協(xié)調(diào)中取得平衡,以最大限度地提高數(shù)據(jù)價(jià)值。聯(lián)邦式方法可以促進(jìn)創(chuàng)新。

自動(dòng)化數(shù)據(jù)管道

自動(dòng)化數(shù)據(jù)管道涉及簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)攝取、清洗、轉(zhuǎn)換和準(zhǔn)備以供AI應(yīng)用使用的流程。這種自動(dòng)化不僅加速了高質(zhì)量、模型就緒數(shù)據(jù)的交付,還減少了人為錯(cuò)誤和運(yùn)營(yíng)成本。

通過(guò)利用AI和機(jī)器學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù),企業(yè)可以確保數(shù)據(jù)在管道中無(wú)縫流動(dòng),從而實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)分析和更快的決策制定。自動(dòng)化管道還可以適應(yīng)不斷變化的數(shù)據(jù)需求,并整合多樣化的數(shù)據(jù)源,增強(qiáng)數(shù)據(jù)管理實(shí)踐的可擴(kuò)展性和效率。

這最終使企業(yè)能夠充分利用其數(shù)據(jù)的潛力,獲得AI驅(qū)動(dòng)的洞察。

提升員工技能

提升員工技能涉及對(duì)員工進(jìn)行數(shù)據(jù)和AI素養(yǎng)以及培訓(xùn)計(jì)劃的投資,增強(qiáng)他們有效利用先進(jìn)技術(shù)的能力。這種投資培養(yǎng)了創(chuàng)新文化,確保團(tuán)隊(duì)能夠應(yīng)對(duì)AI應(yīng)用和數(shù)據(jù)治理的復(fù)雜性。

通過(guò)優(yōu)先考慮持續(xù)學(xué)習(xí),企業(yè)可以最大限度地發(fā)揮AI舉措的效益,并推動(dòng)可持續(xù)增長(zhǎng)。此外,技能熟練的員工可以更好地應(yīng)對(duì)與數(shù)據(jù)質(zhì)量、安全性和合規(guī)性相關(guān)的挑戰(zhàn),最終為整個(gè)企業(yè)更成功的AI部署做出貢獻(xiàn)。

設(shè)計(jì)合規(guī)

從一開(kāi)始就融入數(shù)據(jù)隱私和監(jiān)管要求(如歐洲健康數(shù)據(jù)空間和AI法案)。通過(guò)實(shí)施標(biāo)準(zhǔn)化的穩(wěn)健數(shù)據(jù)治理流程,企業(yè)可以確保健康數(shù)據(jù)對(duì)AI應(yīng)用來(lái)說(shuō)是可靠且可訪問(wèn)的。

此外,對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)踐的持續(xù)監(jiān)控和審計(jì)有助于發(fā)現(xiàn)差異并減輕風(fēng)險(xiǎn),最終培養(yǎng)一種問(wèn)責(zé)制和透明度的文化,這與數(shù)據(jù)和AI不斷發(fā)展領(lǐng)域中的監(jiān)管要求相一致。

優(yōu)化臨床試驗(yàn)供應(yīng)管理

AI和機(jī)器學(xué)習(xí)工具可以通過(guò)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)需求和優(yōu)化物流來(lái)提高臨床試驗(yàn)供應(yīng)管理的效率和可持續(xù)性。諾和諾德和阿斯利康等公司已經(jīng)展示了AI驅(qū)動(dòng)供應(yīng)鏈優(yōu)化的強(qiáng)大力量,實(shí)現(xiàn)了顯著的成本節(jié)約和效率提升。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)未來(lái)的關(guān)鍵:治理

制藥行業(yè)正處于關(guān)鍵時(shí)刻。AI提供了前所未有的機(jī)會(huì)來(lái)加速藥物發(fā)現(xiàn)、實(shí)現(xiàn)治療個(gè)性化并改善患者結(jié)局,但要實(shí)現(xiàn)這一潛力,公司必須優(yōu)先考慮數(shù)據(jù)治理,并投資于適合AI的數(shù)據(jù)。制藥行業(yè)的未來(lái)不僅由技術(shù)驅(qū)動(dòng),它由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),而治理是釋放其全部潛力的關(guān)鍵。以前需要數(shù)月才能完成的任務(wù),現(xiàn)在AI可以在幾分鐘內(nèi)完成。你準(zhǔn)備好了嗎?

責(zé)任編輯:姜華 來(lái)源: 企業(yè)網(wǎng)D1Net
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