未活用の製薬データをR&Dの原動力へ：AIの予測力を引き出す3つの実践的ステップ
AI主導のR&D時代において、製薬企業にとってデータ管理はもはや不可欠な要素です。適切な基盤がなければ、いかに高度なアルゴリズムであっても信頼できる予測を導き出すことは困難であり、重要なR&Dの意思決定や競争力を支える洞察への信頼を損なうことになります。
社内のR&Dデータが断片化や不整合を起こしている一方で、ライセンス供与された外部コンテンツの統合も困難であるケースが多々見受けられます。その結果、限られた情報源で学習したAIモデルは必然的に死角を生み出し、バイアスを招くことで、確信を持ってR&Dの意思決定を行うために必要な信頼性を欠いた予測を生成してしまいます。
本ホワイトペーパーでは、AIおよびデータ戦略を前進させるための実践的なロードマップを提示します。サイロ化したシステムを接続し、研究データを構造化し、さらに信頼できる外部コンテンツで社内知識を拡充することで、製薬業界のリーダーは予測AIの取り組みを強化することが可能になります。