在为患者更快提供安全、有效治疗的竞争中，每一刻都至关重要。尽管药物发现和开发以及临床试验操作的每个阶段都包含大量数据和信息，但研发团队必须能够快速、安全且自信地采取行动。
根据这一要求，研发团队必须能够利用和充分利用所有可用信息，从内部存储库到公共来源以及介于两者之间的一切，以确保不会错过任何潜在的洞察来源。
正是在这里，人工智能技术正在帮助研究人员加速从数据中获得洞察，从而对药物开发做出更好、更快、更安全的决策，加速临床试验并促进发现。
今天，我们在波士顿举行的年度 Bio-IT World 会议上推出了生命科学 expert.ai 洞察引擎，并被评为最佳展示奖决赛入围者。
人工智能与数据发现挑战
数据是任何研发和药物开发过程的起点，每年世界各地发 手机号码列表 表的科学研究量远远超出了任何人能够合理管理或保留的信息量。
此外，由于多种原因，这些信息不容易被捕获或纳入分析：
- 整合和分析来自不同来源和格式的数据非常困难且耗时
- 商业许可和数据访问限制进一步复杂化了这一过程
- 没有共享的分类法，这使得通过搜索工具查找信息变得困难
- 新的研究和发展正在快速发生
对于生命科学组织来说，能够挖掘已发表研究、临床试验数据、专利申请、授权信息、新闻和新闻稿等集体资源绝对至关重要。但如果没有一个全面的解决方案来集中和关联所有这些信息，那么可能影响研究并加速救命药物开发工作的关键见解和竞争信息就有可能被遗漏。
我们的解决方案正是针对这个问题。
推出面向生命科学的 洞察引擎
我们的生命科学洞察引擎利用先进的人工智能为研 优化许可证和支出 发团队提供清晰、易懂的洞察，从而加速药物发现并简化临床流程：
- 数据发现：跨不同数据源聚合和挖掘科学内容
- 知识综合：综合临床试验、科学文章和公共资源中的知识
- 有针对性的见解：专注于特定条件，从复杂的生物医学数据（包括基因、蛋白质和生物标志物）中提取深刻见解
借助 expert.ai 生命科学洞察引擎，研究人员和制药团队可以集中访问关键数据源，并促进可解释且透明的深入分析和知识综合。结果：更快地获得新见解，加速决策制定并加快药物发现和临床试验流程。
生命科学用例
以下仅列举了生命科学洞察引擎的部分用例：
竞争情报
通过访问公共和私人研究资源，了解竞争对手的活动，包括临床试验、研究结果和新兴趋势。
临床试验设计优化
确定适合临床试验的地点和患者群体，改进招募工作，并允许 中国电话号码 用户根据纳入/排除标准比较设计的复杂性，并在协议文件中挖掘评估数据的时间表，以进行地点和患者负担评估。
知识产权保护
对照已发表论文和临床试验活动中的权利要求审查专利权利要求，以自动提醒潜在的侵权领域和/或许可机会。
科学文献研究分析
访问和分析大量相关信息，加快新药和新疗法的发现和开发。