Imagine una empresa de biotecnología que integra con éxito la IA en sus procesos de investigación y mejora (I+D). Utilizando algoritmos de IA, los usuarios de todas las divisiones de la empresa pueden realizar prospección avanzados, modelos predictivos y estudios de simulación. Estas capacidades les permiten identificar rápidamente objetivos terapéuticos, diseñar ensayos clínicos más eficientes y mejorar el mejora de fármacos. Como resultado, la empresa reduce costos, mejoramiento los resultados de los pacientes y aumenta los ingresos. Encima, se mantiene por delante de sus competidores al adaptarse rápidamente a los nuevos descubrimientos científicos y las demandas del mercado.
¿Cómo puede su empresa de ciencias biológicas alcanzar este nivel de éxito con la IA? Todo comienza con una logística de datos moderna. Esta logística le ayudará a centralizar, dirigir, compartir y colaborar de forma segura en datos confidenciales, proporcionando la saco necesaria para impulsar los algoritmos de IA con éxito.
Las empresas pueden dosificar cantidades incalculables de tiempo y hacienda utilizando la IA para examinar vastos almacenes de datos del mundo positivo, datos ómicos y datos de ensayos clínicos. Con estos datos, existen innumerables posibilidades de lo que pueden hacer los investigadores. Aquí hay algunos aspectos destacados:
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Modelos de descubrimiento de fármacos: Los investigadores pueden utilizar modelos de IA para predecir estructuras de proteínas, propiedades químicas y acoplamientos moleculares, lo que hace que el diseño y las pruebas de nuevos fármacos candidatos sean mucho más eficientes.
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Coexistentes de datos sintéticos para prospección secundario: Los datos generados por IA pueden imitar datos del mundo positivo para prospección secundarios, lo que ayuda a los investigadores a validar sus hallazgos sin comprometer la privacidad del paciente.
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Síntesis del texto clínico: Con el procesamiento del verbo natural, la IA puede resumir rápidamente grandes volúmenes de datos clínicos, extrayendo los fragmentos importantes para los investigadores en poco tiempo.
Por estas y más razones, la industria está entusiasmada con la IA. Un mensaje dice que el uso de la IA en el descubrimiento de fármacos puede achicar el tiempo y el coste de padecer un nuevo fármaco al mercado en hasta 75%. Pero, por otro banda, se ha estimado que al menos El 80% de los proyectos de IA fracasarán. Las razones de esto incluyen mala calidad de los datos, controles de peligro inadecuados, costos crecientes y valencia comercial poco claro.
Para tener éxito en la apadrinamiento de la IA, las organizaciones necesitan una logística de datos sólida que garantice que los datos utilizados para entrenar modelos de IA sean de entrada calidad, relevantes y accesibles. Aquí hay algunas preguntas importantes que las empresas deberían hacerse antiguamente de adoptar la IA:
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¿Cuál es el costo total de propiedad (TCO) de la alternativa o plan, incluidos costos adicionales como mantenimiento, capacitación y futuras actualizaciones?
Las respuestas a estas preguntas demostrarán claramente que la IA está impulsando un cambio importante alrededor de la tecnología de la montón. Sin retención, la apadrinamiento de la IA puede presentar desafíos importantes relacionados con el costo, la complejidad, la seguridad y la gobernanza. Retener hardware y software especializados, adyacente con personal capacitado, puede sobrecargar los presupuestos, mientras que integrar la IA con los sistemas existentes y encargar grandes volúmenes de datos puede suscitar dificultades. Encima, respaldar controles sólidos de seguridad y gobernanza para proteger datos confidenciales y cumplir con los estándares regulatorios es una tarea necesaria pero que consume capital.