Inteligencia artificial en la industria farmacéutica
Manténgase competitivo con el uso de la ciencia de datos y la IA en su empresa. Ya sabes qué proyecto quieres implantar o quieres conocer las opciones disponibles? Nuestros expertos te ayudarán desde la generación de la idea hasta la implementación en tu empresa.
proyectos de datos e inteligencia artificial para empresas farmacéuticas
Hemos utilizado nuestra experiencia de más de 1.000 proyectos en los últimos 8 años para desarrollar un sistema holístico para proyectos de Datos e IA - nuestro [en] Data Journey.Una estrategia de datos coherente constituye la base y el marco para utilizar los datos de forma eficiente en su empresa. El objetivo es probar los casos de uso lo antes posible para desarrollar un prototipo con datos reales a partir del concepto. En la Factoría de Datos, los casos de uso se industrializan en un producto acabado. El objetivo absoluto es la escalabilidad y la generación sostenible de valor añadido, por lo que el usuario también es el centro de atención aquí. En nuestra DataOps, operamos y mantenemos sus plataformas y algoritmos de aprendizaje automático.
Desde nuestra fundación en 2012, nos hemos convertido en un proveedor líder de inteligencia artificial, ciencia de datos y big data en la región de habla alemana. Junto con nuestros clientes, generamos valor añadido real a partir de los datos. Para ello, desarrollamos e implementamos innovaciones basadas en datos, así como nuevos modelos de negocio. Empoderamos a nuestros clientes para que desarrollen sus propias fortalezas y les acompañamos en su viaje con nuestro [en] Data Journey: desde la estrategia de datos hasta el desarrollo de Algoritmos y la construcción de arquitecturas informáticas hasta el mantenimiento y la explotación.
Oportunidades de la IA para la industria farmacéutica
Reducir el tiempo de desarrollo
Se puede acortar el tiempo de desarrollo de nuevos fármacos
Acceso a los datos
Acceso a todos los datos relevantes con un almacén de datos
Tomar decisiones
Tomar decisiones más eficaces e inteligentes
Identificación rápida
La IA ayuda a encontrar una dosis adecuada de principio activo
Experiencia del cliente
Medir la satisfacción del paciente y la adherencia al tratamiento
Reducir costes
Reducir recursos mediante la automatización de procesos
Proyectos de nuestros clientes
Hemos demostrado nuestra experiencia en ciencia de datos e IA en el sector farmacéutico para varios proyectos. Lea aquí algunas referencias sobre IA en la industria farmacéutica. Si tiene alguna pregunta, no dude en ponerse en contacto con nosotros.
Visibilidad basada en IA de la posición del medicamento en toda la "cadena de frío".
Análisis de texto basado en PLN para reducir el tiempo necesario para el descubrimiento y desarrollo de fármacos
Predicción oportuna de desviaciones de calidad inaceptables
Sistema inteligente de ajuste automático de los parámetros de disposición del material
Retraso en la aprobación de medicamentos basado en la gestión centralizada de autorizaciones
Optimización del rendimiento biofarmacéutico
Bolsa de Industria #KIpharma
En comparación con otras industrias, la farmacéutica ha descuidado hasta ahora la inteligencia artificial. Sin embargo, es precisamente aquí donde se presentan muchas oportunidades: la IA puede predecir reacciones, e incluso sugerir reacciones que produzcan determinados principios activos. En nuestro Industry Exchange, expertos del sector farmacéutico se reunieron y hablaron de las oportunidades, los retos y también las razones del uso comparativamente vacilante de la IA hasta ahora. En el debate también se trataron los requisitos normativos y éticos. Y, por último, también sobre las culturas de liderazgo enquistadas en una industria establecida. Eche un vistazo a nuestro Industry Exchange #KIPharma en cualquier momento y de forma gratuita.
DESARROLLO Y EJEMPLOS DE KI PHARMA
La investigación de IQVIA destaca diez áreas potenciales, incluyendo el uso de aplicaciones digitales en la asistencia sanitaria, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML), la bioterapia de próxima generación y los conocimientos de la práctica sanitaria.
Según esta investigación, el uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático pronto se convertirá en la norma para las empresas de ciencias de la vida. Actualmente, el método más avanzado consiste en utilizar algoritmos inteligentes para analizar grandes y complejas cantidades de datos, especialmente en investigación clínica y preclínica. El algoritmo se utiliza para probar candidatos preclínicos a nuevos fármacos e identificar posibles dianas a partir de datos útiles. En general, se ha comprobado que mejoran la eficiencia del desarrollo clínico. Sin embargo, para subdividir mejor los grupos de pacientes o identificar mejor a los pacientes no diagnosticados, puede utilizarse el análisis predictivo apoyado por ML.
Según IQVIA, la Administración de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos (FDA) recibe cada vez más solicitudes de aprobación de aplicaciones móviles con fines terapéuticos. Estas terapias digitales (DTx) requieren prescripción y el uso de tecnología digital para el tratamiento. Se espera que supongan avances significativos, sobre todo en los ámbitos del comportamiento saludable y la cognición. Por otra parte, la evaluación de los nuevos tratamientos por otras partes interesadas es más rigurosa, ya que sus beneficios no se han demostrado en la práctica.
Más ejemplos
- La información sobre los competidores puede recopilarse, analizarse y priorizarse con mayor rapidez.
- Los chatbots proporcionan información automatizada a pacientes y profesionales sanitarios
- Se pueden identificar y reclutar cohortes de pacientes para estudios de investigación.
- La analítica avanzada ayuda a identificar más rápidamente los medicamentos adecuados para aplicaciones alternativas
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- Inteligencia artificial en medicina -
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Simon Decker
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