未活用の医薬品データを研究開発の原動力に変える：AIの予測力を最大化する3つの実践的なステップ

AI主導の研究開発の時代において、製薬会社はもはやデータ管理を任意の取り組みとして扱っている場合ではありません。適切な基盤がなければ、最先端のアルゴリズムでも信頼性の高い予測を出すことは難しく、重要な研究開発の意思決定や競争優位性につながる洞察に対する信頼性が低下します。

多くの場合、内部の研究開発データは断片化または不整合なままであり、ライセンス供与された外部コンテンツは統合が困難です。その結果、限られた入力情報で構築されたAIモデルは必然的に盲点を生み、バイアスを招き、確信を持って研究開発の意思決定を導くのに必要な信頼性を欠いた予測を生成します。

このホワイトペーパーでは、AIとデータ戦略を推進するための実用的なロードマップの概要を説明します。サイロ化されたシステムを接続し、研究データを構造化し、信頼できる外部コンテンツで内部の知識を充実させることで、製薬業界のリーダーは予測AIイニシアチブを強化できます。

‍