生命科学解决方案
利用数据和人工智能加速制药价值链。
关键使用案例
- 临床试验优化
- 预测性药物研发
- 远程患者监测
临床试验优化
随着临床试验变得更加复杂和分散，它们成为医药价值链中昂贵且耗时的瓶颈。患者招募、地点选择和实时监控的手动流程常常导致延误、预算超支和错失干预机会。
通过利用人工智能和来自电子健康记录、理赔数据、可穿戴设备的真实世界数据以及患者生成的洞察，制药公司可以智能地识别理想的患者群组、优化现场表现，并主动监控试验进展。这加快了患者入组速度，降低了退出率，并实现了实时调整，最终更快、更高效地为患者带来拯救生命的治疗。
预测性药物研发
制药公司有多种疗法可供选择，但必须根据预算、资源可用性和市场需求进行选择。如果没有数据和人工智能，这些决策可能需要几个月的时间，从而削弱了研发的价值，并可能导致收入损失。
通过利用研发来源的数据——包括临床前数据、基因组学、蛋白质组学和历史化合物筛选数据——并结合真实证据和患者数据，制药公司能够近乎实时地预测市场需求并评估其药物发现流程。
远程患者监测
确保患者对处方治疗的依从性是一项关键挑战，直接影响治疗效果、实际效果和整体药物价值。如果不能可靠地了解患者服药的方式和时间，制药公司在安全检测、真实证据生成和优化患者支持方面就会缺乏关键数据。
通过部署智能设备和利用强大的数据平台，制药公司可以远程实时跟踪用药情况、剂量和患者参与度。这提供了依从模式的宝贵洞察，促进主动干预，并生成丰富的真实世界数据，最终改善患者治疗效果，强化上市后监测，最大化新疗法的治疗价值。
