Fournir des informations obtenues grâce à l'IA dans le domaine des sciences de la vie
Les entreprises du secteur des sciences de la vie ont besoin d'une vue unifiée de toutes leurs données, en temps réel et à l'échelle des pétaoctets :
Un accès hybride et en temps réel aux données entre les silos fonctionnels et techniques, sur site et dans n'importe quel cloud.
Des fonctionnalités de sécurité et de gouvernance unifiées et cohérentes, avec une traçabilité et une observabilité complètes.
Une plateforme de développement d'IA collaborative et low-code qui garantit la gouvernance, l'observabilité et l'explicabilité des modèles.
Utilisations clés
- Optimisation des essais cliniques
- Découverte prédictive de médicaments
- Surveillance à distance des patients
Optimisation des essais cliniques
Les essais cliniques devenant de plus en plus complexes et décentralisés, ils constituent désormais un goulot d'étranglement coûteux et chronophage dans la chaîne de valeur pharmaceutique. Les processus manuels de recrutement des patients, de sélection de sites et de surveillance en temps réel entraînent souvent des retards, des dépassements de budget et des occasions d'intervention manquées.
En tirant parti de l'IA et des données issues des dossiers médicaux électroniques, des demandes de remboursement, des appareils connectés et des informations fournies par les patients, les entreprises pharmaceutiques peuvent identifier de manière intelligente les cohortes idéales de patients, optimiser les performances des sites et surveiller de manière proactive l'avancement des essais. Cette approche permet d'accélérer le recrutement des patients, de réduire les taux d'abandon et d'effectuer des ajustements en temps réel afin, au final, de mettre plus rapidement et plus efficacement à la disposition des patients des traitements qui peuvent leur sauver la vie.
Découverte prédictive de médicaments
Les entreprises pharmaceutiques ont la possibilité de développer plusieurs traitements, mais elles doivent faire des choix en fonction de leur budget, des ressources disponibles et des besoins du marché. Sans données ni IA, ces décisions peuvent nécessiter plusieurs mois, ce qui a pour conséquence de diluer la valeur de la R&D et d'entraîner une perte potentielle de revenus.
En exploitant les données issues de différentes sources de R&D, notamment les données précliniques, génomiques, protéomiques et historiques sur le criblage des composés, et en les combinant avec des données concrètes et des données sur les patients, les entreprises pharmaceutiques peuvent anticiper les besoins du marché et évaluer leur pipeline de découverte de médicaments en temps quasi réel.
Surveillance à distance des patients
Garantir l'observance des traitements prescrits est un défi majeur qui a un impact direct sur l'efficacité des traitements, les résultats concrets et la valeur globale des médicaments. En l'absence d'informations fiables sur la manière et le moment où les patients prennent leurs médicaments, les entreprises pharmaceutiques ne disposent pas des données essentielles pour assurer la surveillance, générer des preuves concrètes et optimiser le soutien aux patients.
En déployant des appareils intelligents et en recourant à des plateformes de données puissantes, les entreprises pharmaceutiques ont la possibilité de suivre à distance et en temps réel l'administration des médicaments, la posologie et l'engagement des patients. Elles peuvent ainsi obtenir des informations précieuses sur les schémas d'observance, intervenir de manière proactive et générer des données concrètes riches, ce qui leur permet en fin de compte d'améliorer les résultats pour les patients, de renforcer la surveillance post-commercialisation et de maximiser la valeur thérapeutique des nouveaux traitements.
Accélérer la mise sur le marché des traitements grâce aux données et à l'IA.
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