人工智能是如何改變藥物開發

太多數據放緩決策

廣為人知的是發現、開發和商業化的新類的藥物可能需要10 - 15年,大於50億美元的研發投資隻看到不到5%的毒品市場。理解這個創新的速度是不夠的,阿斯利康搬到一個數據驅動的方法以提高成功率臨床試驗的藥物發現和安全管理。

然而,他們的科學家仍然無法迅速做出明智的決定,所有可用的科學信息在他們的指尖。他們在數據駐留在雜亂的來源都在公司內部和外部公共數據庫。此外,隨著新的科學研究繼續快速釋放,它成為幾乎不可能保持最新的科學發現的步伐。

• 基礎設施的複雜性:發現基礎設施,允許靈活性,但沒有需要持續維護。

• 大量雜亂的數據:負責攝取,解析和分析數百萬數據點在100年代的數據來源包括內部數據資源和公共資源包括技術文獻、公共數據庫等。

• 規模難以操作支持數據科學的努力與開源Python筆記本。

更快的數據管道燃料毫升創新

阿斯利康利用磚Lakehouse平台來幫助建立一個知識圖的生物的見解和事實。Beplay体育安卓版本圖權力推薦係統使任何阿斯利康科學家產生新穎的目標假設,對於任何疾病,利用所有可用的數據。

• 全麵管理平台:簡化集群管理和Beplay体育安卓版本維護分析資源規模。

• 建造規模、性能數據管道:能夠利用NLP在下遊的巨大圖書館的科學文獻和數據來源分析。

• 加速機器學習創新:數據科學家們能夠構建和訓練模型提供排名預測這將幫助他們做出更明智的決定。

改變藥物是如何發現人工智能

因為搬磚,阿斯利康現在能夠更容易地處理數百萬數據點從成千上萬的來源。消除障礙的規模使得他們更可靠的提取有意義的見解,可能導致新型藥物旨在幫助人們生活的更健康的生活。

• 提高運營效率:集群的集群管理和伸縮等特性改善了操作機器學習從數據攝取到管理整個生命周期。

• 更好的數據科學生產力:共享筆記本環境支持多種語言提高了團隊的工作效率。

• 更快的time-to-insight:推薦引擎由磚他們做出更明智的假設的能力有所提高,讓他們為新型藥物和藥物加速投放市場的時間。