Cómo las limitaciones de los datos frenan la inteligencia artificial en R&D farmacéutico, y cómo las organizaciones pueden revertir esta tendencia

La mayoría de los equipos farmacéuticos asumen que la inteligencia artificial no rinde lo suficiente porque los modelos no son lo bastante avanzados. El verdadero obstáculo son los datos.

Los proyectos piloto de inteligencia artificial suelen parecer prometedores, pero no logran escalar. La información científica está dispersa, es inconsistente y su limpieza resulta tediosa. A medida que los programas de R&D crecen, estas lagunas de datos se agravan, lo que ralentiza el despliegue de los modelos, debilita las predicciones y obliga a los científicos a realizar una clasificación constante de datos en lugar de dedicarse a la investigación.

Este white paper ofrece a los lectores una visión clara de las condiciones de los datos necesarias para que la inteligencia artificial proporcione resultados fiables en biología, química y farmacología. Muestra cómo mejorar la base de datos aumenta la precisión del modelo, elimina el trabajo repetitivo y suprime la fricción que impide que la inteligencia artificial escale.