超越算法：为什么数据治理是制药业AI未来的关键
制药行业正站在AI驱动的革命浪尖。到2030年，AI驱动的药物发现市场规模预计将达到91亿美元，年复合增长率高达29.7%。AI有望以前所未有的规模加速临床试验、优化供应链并实现患者治疗的个性化。
到2025年，其潜在影响将十分显著。据Scilife估计，AI可能为制药行业每年创造3500亿至4100亿美元的价值。我们已经看到了这一未来的曙光：
[*]试验加速：安进公司利用AI将临床试验入组速度提高了一倍。
[*]药物开发更智能：百时美施贵宝公司正在利用AI和机器学习推进蛋白质降解科学。
[*]患者招募简化：我的公司赛诺菲正在与OpenAI合作开发AI工具，以缩短患者招募时间。
[*]药物开发成本降低：一家前十的制药公司预计在未来五年内节省约10亿美元的药物开发成本。
为何众多AI项目失败
尽管炒作甚嚣尘上，但现实却令人清醒。高德纳公司估计，85%的AI模型/项目都会失败。原因何在?大多数情况下，是因为缺乏适合AI的数据。
最近的一项全球首席数据官洞察调查突出了核心问题：数据质量和准备程度(43%)、技术成熟度不足(43%)以及技能和数据素养短缺(35%)。传统的数据管理实践根本无法满足AI对动态和情境化数据的需求。这就像在为平房设计的地基上建造摩天大楼。
适合AI的数据：成功的基石
适合AI的数据不仅仅关乎数量;还关乎：
[*]质量：准确、可靠和一致的数据至关重要。
[*]结构：数据应企业得当，以便高效处理和查询。
[*]情境：全面的元数据和注释使AI模型能够理解数据。
[*]时效性：当前和相关的数据将反映最新趋势。
如果没有这些要素，即使是最复杂的算法也无能为力。
数据治理：通往制药行业AI成功的桥梁
那么，制药公司如何弥合这一差距，并确保其AI投资获得回报呢?答案在于稳健的数据治理。确保稳健的数据治理和解决偏见对于可靠的AI、道德实践和保障患者隐私至关重要。通过适当的数据治理，制药行业可以在试验中提高以患者为中心的程度，并快速、安全地将挽救生命的治疗方法推向市场。
这意味着实施政策、程序和标准，以有效且道德地管理数据资产。关键步骤包括：
构建稳健的数据生态系统
确定最佳的数据生态系统架构(无论是集中式还是联邦式)需要在域特定需求、治理和可扩展性之间的协调中取得平衡，以最大限度地提高数据价值。联邦式方法可以促进创新。
自动化数据管道
自动化数据管道涉及简化数据摄取、清洗、转换和准备以供AI应用使用的流程。这种自动化不仅加速了高质量、模型就绪数据的交付，还减少了人为错误和运营成本。
通过利用AI和机器学习等先进技术，企业可以确保数据在管道中无缝流动，从而实现实时分析和更快的决策制定。自动化管道还可以适应不断变化的数据需求，并整合多样化的数据源，增强数据管理实践的可扩展性和效率。
这最终使企业能够充分利用其数据的潜力，获得AI驱动的洞察。
提升员工技能
提升员工技能涉及对员工进行数据和AI素养以及培训计划的投资，增强他们有效利用先进技术的能力。这种投资培养了创新文化，确保团队能够应对AI应用和数据治理的复杂性。
通过优先考虑持续学习，企业可以最大限度地发挥AI举措的效益，并推动可持续增长。此外，技能熟练的员工可以更好地应对与数据质量、安全性和合规性相关的挑战，最终为整个企业更成功的AI部署做出贡献。
设计合规
从一开始就融入数据隐私和监管要求(如欧洲健康数据空间和AI法案)。通过实施标准化的稳健数据治理流程，企业可以确保健康数据对AI应用来说是可靠且可访问的。
此外，对数据实践的持续监控和审计有助于发现差异并减轻风险，最终培养一种问责制和透明度的文化，这与数据和AI不断发展领域中的监管要求相一致。
优化临床试验供应管理
AI和机器学习工具可以通过准确预测需求和优化物流来提高临床试验供应管理的效率和可持续性。诺和诺德和阿斯利康等公司已经展示了AI驱动供应链优化的强大力量，实现了显著的成本节约和效率提升。
数据驱动未来的关键：治理
制药行业正处于关键时刻。AI提供了前所未有的机会来加速药物发现、实现治疗个性化并改善患者结局，但要实现这一潜力，公司必须优先考虑数据治理，并投资于适合AI的数据。制药行业的未来不仅由技术驱动，它由数据驱动，而治理是释放其全部潜力的关键。以前需要数月才能完成的任务，现在AI可以在几分钟内完成。你准备好了吗?
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