例如，我们研究了生物制药行业的大数据狂潮，随着 ZB 级的测序、真实世界和文本数据 (RWD) 不断堆积，传统解决方案的数据集成和分析能力面临巨大压力。我们还讨论了当前流行的以投资回报率为重点的开发模式耗时、成本高、生产率低的特点，这不仅对制药行业的商业可行性产生了不利影响，而且对整个医疗生态系统也产生了不利影响。然后，我们看到，尽管该行业正在转向生物制剂和单克隆抗体，但抗体药物发现过程仍然被认为是治疗研发中最大的挑战。
无论背景或参考框架如何， 焦点不可 孟加拉国手机数据 避免地转向人工智能技术如何改变整个药物发现和开发过程，从研究到临床试验。
生物制药公司传统上在采用人工智能和云计算等创新技术方面进展缓慢。然而，如今数字创新已成为全行业的优先事项，药物开发预计将受到智能技术的最大影响。
从以应用为中心到以数据为中心
人工智能技术在药物研发过程中有着广泛的应用，从为生物系统和疾病提供新见解，到简化药物设计，再到优化临床试验。尽管人工智能驱动的生物制药转型潜力巨大，但这一过程确实存在一些复杂的挑战。
最根本的挑战是从以应用为中心转向以数据为中心的文化，其中数据和元数据在整个药物设计和开发价值链中大规模操作。
然而，在药物开发中创建以数据为中心的文化会带来一系列独特的数据相关挑战。首先，数据规模庞大，需要可扩展的架构才能高效且具有成本效益。大多数此类数据通常分布在不同的孤岛中，这些孤岛具有独特的存储实践、质量程序以及命名和标签约定。然后，还有不同数据模式的问题，从 MR 或 CT 扫描到非结构化临床记录，必须大规模提取、转换和整理这些数据以进行统一分析。最后，对敏感生物医学数据的监管审查水平意味着在实现协作和确保合规之间存在着持续的矛盾。
因此，创建一个强大的数据基础来解决生物制药数据管理和分析中的所有复杂性对于确保在药物开发中成功采用人工智能至关重要。