生命科学中的 AI ： 从传统到生成

Introduction 生成AI的最新发展引发了人们对传统和生成人工智能的极大兴趣。响应语言提示和创建不同类型内容的新功能不仅增加了新的用例，而且使技术比以往任何时候都更容易被更多的用户使用，从而大大降低了非技术专业人员的使用障碍。 AUTHORS TatianaSerikova高级数字战略顾问 同时，由于隐私和法规问题，数据可用性以及利益相关者接受方面的挑战，AI在生命科学中的应用从未如此简单。与患者的福祉，医疗保健专业人员的信任和信心以及对核心产品管道的影响相关的风险始终是业内最关注的问题。这就是为什么在本概述中，我们特别关注生成和传统AI在生命科学中的应用，其潜在影响，前景和挑战。 /in/tatianaserikova TeunSchutte战略总监兼医疗保健和生命科学实践负责人 本报告涵盖了适用于生命科学的96个高级AI用例，按主题和价值链中的位置进行分组。通常有不止一种实现用例的方法，这就是为什么我们避免将它们分为生成型和传统型。我们还研究了AI在行业中存在的主题，障碍和趋势的潜在影响和可行性。 虽然对于每个组织实施来说，人工智能的影响可能看起来有所不同，但我们希望这个概述能提供一些启发，并为人工智能如何改变生命科学带来更清晰的信息。 马克·德·布拉乌高级数据科学家 马吕斯汉堡工程总监 豪尔赫·马丁内斯·博尼拉应用安全工程师 /in/jorge-martínez-bonilla-05738163/ 目录 AI通过生命科学价值链条5 •Research&发展6•制造和物流7•Sales&市场营销8•支持函数9•数字产品10 AI用例的可行性和影响group AI使用的演变案例12 AI实施13 Barriersfor收养 Mobiquity如何支持您的AI旅程?15 我们很乐意为您定义、构建和实施的一些AI用例16 DECODEAI研讨会 上车触摸18 AI，特别是生成式AI是一个热门话题。它如何用于生命科学？ 人工智能在整个价值链中开辟了机会，并增加了数字产品供应。 映射到生命科学价值链的AI用例组： 研究加速和洞察力生成是AI在研发中应用的主要目标。 研究与开发 研究与发现加速 临床试验优化 •科学出版和竞争分析。•了解疾病机制和疾病建模。•队列和适应症识别，也用于个性化用药。•初步分子筛选、药物发现和结构预测。•替代在生物体和数字双胞胎中进行测试。•初步的未来需求预测。•规划和人员配置优化。•虚拟协作者 •协议开发和说明准备，研究设计和设置。•站点性能预测和选择。•文档和培训创建。•随机化管理和确保多样性。•管理学习物流。•患者招募和登记。•监测试验结果。•医学编码，临床数据输入，审查和分析协助。•报告。 在研究和开发中，人工智能可以显著促进研究加速。 虽然发现和临床试验编排可能会带来最大的影响，但数据敏感性的障碍、对定制模型的需求和高复杂性会限制用例的可行性。尽管如此，依赖开放数据的模型将具有更高的可行性，可以构成试点用例。 同时，生成AI模型通常可以在不进行重大修改的情况下应用于科学研究分析，协议，文档，报告和出版物生成以及现实世界的数据分析。 真实世界数据分析 发布流 •分析患者和医生提交的数据，以确定和管理潜在的影响，包括药物警戒。•分析社交媒体等开放数据，以识别和管理潜在影响，包括药物警戒. •发布生成。•批准过程的文档生成，针对不同的主管部门和国家/地区进行自定义。 操作优化通常是AI在制造和物流中应用的目标。 制造和物流 供应商和合同 •采购分析、风险评估、供应商分析和选择。•合同分析与合同建筑物。 物流优化 •库存管理。•供应、制造和分销的车队和根优化。•个性化用药生产和分销。 质量控制 •供应质量控制。•中间和最终产品的质量控制。•质量报告生成。 制造优化 同时，像维修副驾驶这样的案例，文档、合同和报告的生成可以相对容易地实现在内部与生成AI。 •制造工艺优化。•预测性维护。•维修副驾驶。•文档生成。 需求预测 •初始需求预测和各自对供应链的影响。 销售和营销可以利用人工智能提供的定制和副驾驶机会。 销售和市场营销 营销优化和内容创建 •竞争分析。•客户配置文件创建，其次是任务的最佳操作类型*。•营销活动规划和优化。•SEO和社交媒体优化。•内容生成和自定义。•定价，包括分段定价和时间依赖定价*。•发射协调。•社会倾听。•关键意见领袖识别。•合规性检查和材料创建副驾驶员。 AI进入了客户关系管理解决方案，该领域的领先参与者提供了预防流失，下一个最佳行动和其他解决方案。 患者参与、服务和支持 销售许可 由于快速的反馈机会，销售和营销可以成为内部开始AI探索的便捷领域。挑战将是如何保持这些发展的步伐与合规和法律团队。 •为患者提供个性化的健康建议。•行为调整支持。•患者报告/生成HCP输入。•患者依从性预测和依从性推动。•患者通过可穿戴设备参与。•呼叫中心路由/优化。•协助支持对话。•客户（包括HCP）自助服务。 •导线识别和评分。•场力优化*。•激励支出优化*。•流失预防*。•销售协助，例如脚本和对话支持。•付款人和政府研究。•内部和外部报告。•虚拟销售人员。 社交倾听，材料创作，报告和研究以及辅助支持是该领域更容易实现的生成AI用例。 *本地法规可能会限制算法在该主题的特定方面的应用。 与其他行业一样，生命科学可以从简化AI支持功能中受益。 支持功能 HR •分析驱动的招聘。•面试和招聘评估材料的生成。•保留员工。•绩效管理支持。•报告和内部沟通协助。•培训材料的生成。•职位描述和其他文档生成。 FINANCE •会计支持。•报告。•对话助理（专家支持）。•分析和预测。•欺诈检测。•发票和发票跟踪。 AI可以显著有助于支持功能的有效性。 供应商提供的解决方案有潜力，但有些问题仍然过于敏感，无法在公司域外共享其数据的解决方案中使用。 法律 IT 法律用例对于精简来说尤其有趣，因为它们与核心功能相关。生成性AI在这里有很大的潜力，因为这些功能非常依赖于文本，数据通常是内部的和预先结构化的。 •系统设计。•产品设计。•维护。•自助服务和支持。•数据清理和错误纠正。•代码优化和编写。•测试。 •法律文件起草。•文档分析：合规性和法律问题检测。•法律研究。 生命科学可以为其利益相关者提供AI解决方案，例如医疗保健提供者和付款人。 数码产品 核心运营支持 •诊断和治疗识别，决策支持。•坚持和行为支持。•虚拟HCP。•解决方案/产品定制。•研究优化。 操作优化 •关键参数预测和优化。•收入来源分析、支持和支持。•绩效评估和基准。 随着公司掌握AI应用程序，它也可以为客户提供AI解决方案。 行政支持 这些解决方案可以在核心功能方面提供支持，例如，为医疗保健提供者提供支持。他们可以帮助改善关键参数，例如死亡率，派遣天数或工作量。解决方案还可以帮助管理和支持功能，帮助医疗保健提供者专注于其核心能力。 •行政支持，包括医疗编码。•内容创建。•报告。 此外，还可以借助AI来维护和支持所提供的解决方案。 解决方案维护和支持 •软件维护。•用户支持。 研发，销售和营销优化用例将在未来五年内推动AI的影响。 人工智能用例的影响将因实施公司的运营、成熟度和价值链以及市场和客户特征而异。 Further,theimpactofindividualusecasesmightshiftwithtime.Forexample,whiletheimpactofpatientengagementusecasesmightbelimitedcurrently,developmentof个性化medicinewillincreasetheirimportanceinthenextdecade. 可行性：指示与用例组相关的数据可用性，模型和监管复杂性。单个用例可以具有更高或更低的相对可行性。 人工智能应用的规模、复杂性和自主性将进一步增加。 在公司中解决这些问题的方式将在以下方面发生变化： 紧急行为 个别用例将随着时间的推移而演变： 模型可能已经可用，但组织仍然需要提供正确的数据并建立质量控制。 AI用例实现的关键阶段。 确定公司想要解决的问题，定义目标，关键利益相关者，初始架构和需求。 测试模型并实施输出控制。这一步对于生命科学确保适当的质量控制至关重要在模型输出上，给定风险。 构建、调整和/或训练所选模型。检查性能并对其进行优化。在生成模型使用的情况下，可以专注于提示工程。 建立数据架构，收集、清理和预处理数据，解决可能的偏差。分析数据未来和当前的决策。 部署模型，维护和改进模型。 还包括更改与解决方案相关的流程的任何活动。 在生命科学中采用人工智能的障碍很大，但可以缓解。 主要障碍 生命科学通常处理高度敏感、专业、零散和不一致的数据。确保数据的充分性和质量，特别是对于依赖外部数据的项目，是一个挑战。 数据可用性 引入新实践绝非易事，尤其是在生命科学这样复杂的环境中。由于声誉是至关重要的资产，利益相关者将要求解决方案的质量和清晰度。 利益相关者买入 设置AI需要目前需求量很大的技能。生命科学的特殊性可能会使寻找合适的人才变得更加棘手。 需要人才 缓解策略 现在开始尝试AI以了解它如何为业务服务非常重要。在选定的2-3个领域中实施较小的案例已经有助于更好地理解AI的价值和挑战。 试点运营优化用例。利用内部数据或现成的模型通常对于从人工智能开始的公司来说是最可行的。这也有助于在开始时限制监管和声誉暴露。 数据策略和实践是AI的基础。对它们的投资可确保开发中的AI解决方案的质量和合理的时间表。 当前的形势已经保证在参与项目之前进行“进行，合作或购买”分析，提供管理风险和外部人才的选择。 充分利用AI的潜力需要整个组织的变革，而不仅仅是IT或数字领域的变革。法律、运营、销售和人力资源的就绪性可以极大地促进AI计划的成败。 Mobiquity支持组织从概述AI战略到为有意义和可操作的解决方案带来新想法的AI旅程。 •我们与客户合作，为组织、领域和客户旅程创建或重新构想AI战略。 •我们定义了一个合适的方法、方法和工具，为您的业务目标、AI战略或特定用例的当前和期望的成熟度级别提供服务。 •我们确定了最好的起点，确保人工智能服务于组织的目标，并建立超越试点的动力，以一致的研究和实施。 •我们基于最佳实践的坚实基础、具有可重复流程的蓝图、可重用资产、经过验证的方法和合作伙伴关系来构建解决方案。 •我们为人工智能带来以人为本的方法，确保解决方案满足实际的人类需求，是合适的出于目的，在经济上是有益的。 •我们提供从数据工程到变更管理的AI所需的全套功能，并确保根据您的需求进行适当的维护或移交。 我们很乐意为您定义、构建和实施一些AI用例。 解决方案核心业务功能 解决方案支持功能 寻找一个地方开始？ 生成AI点火车间 我们期待帮助您获得实用的见解和策略，以解码复杂性，并利用生成AI的真正潜力，为您的业务带来真正的价值。 2.强调和定义 4.报告输出 1.研究挑战 3.IDEATE&优先级 在研讨会之前，我们的团队将进行市场调查和与您的业务利益相关者进行了几次简短的采访，已经对其挑战和目标受众有了很好的了解 •介绍GenAI并展示技术可能性。•有价值的用例和场景的鼓舞人心的例子。•打破挑战，创造旅程并定义需求，摩擦和假设。 研讨会结束后，我们的团队会创建一份报告： •基于我们的GenAI价值主张画布的理想解决方案。•根据人类的期望，技术可行性和业务可行性确定优先级。 •机会组合。•最危险的验证假设。•与团队，时间表和投资的执行计划。 加入研讨会 取得联系 TeunSchutte 战略总监兼医疗保健和生命科学实践负责人 +31682757033/in/t