制藥行業(yè)正站在AI驅(qū)動的革命浪尖。到2030年，AI驅(qū)動的藥物發(fā)現(xiàn)市場規(guī)模預計將達到91億美元，年復合增長率高達29.7%。AI有望以前所未有的規(guī)模加速臨床試驗、優(yōu)化供應鏈并實現(xiàn)患者治療的個性化。

到2025年，其潛在影響將十分顯著。據(jù)Scilife估計，AI可能為制藥行業(yè)每年創(chuàng)造3500億至4100億美元的價值。我們已經(jīng)看到了這一未來的曙光：

• 試驗加速：安進公司利用AI將臨床試驗入組速度提高了一倍。
• 藥物開發(fā)更智能：百時美施貴寶公司正在利用AI和機器學習推進蛋白質(zhì)降解科學。
• 患者招募簡化：我的公司賽諾菲正在與OpenAI合作開發(fā)AI工具，以縮短患者招募時間。
• 藥物開發(fā)成本降低：一家前十的制藥公司預計在未來五年內(nèi)節(jié)省約10億美元的藥物開發(fā)成本。

為何眾多AI項目失敗

盡管炒作甚囂塵上，但現(xiàn)實卻令人清醒。高德納公司估計，85%的AI模型/項目都會失敗。原因何在?大多數(shù)情況下，是因為缺乏適合AI的數(shù)據(jù)。

最近的一項全球首席數(shù)據(jù)官洞察調(diào)查突出了核心問題：數(shù)據(jù)質(zhì)量和準備程度(43%)、技術成熟度不足(43%)以及技能和數(shù)據(jù)素養(yǎng)短缺(35%)。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理實踐根本無法滿足AI對動態(tài)和情境化數(shù)據(jù)的需求。這就像在為平房設計的地基上建造摩天大樓。

適合AI的數(shù)據(jù)：成功的基石

適合AI的數(shù)據(jù)不僅僅關乎數(shù)量;還關乎：

• 質(zhì)量：準確、可靠和一致的數(shù)據(jù)至關重要。
• 結(jié)構(gòu)：數(shù)據(jù)應企業(yè)得當，以便高效處理和查詢。
• 情境：全面的元數(shù)據(jù)和注釋使AI模型能夠理解數(shù)據(jù)。
• 時效性：當前和相關的數(shù)據(jù)將反映最新趨勢。

如果沒有這些要素，即使是最復雜的算法也無能為力。

數(shù)據(jù)治理：通往制藥行業(yè)AI成功的橋梁

那么，制藥公司如何彌合這一差距，并確保其AI投資獲得回報呢?答案在于穩(wěn)健的數(shù)據(jù)治理。確保穩(wěn)健的數(shù)據(jù)治理和解決偏見對于可靠的AI、道德實踐和保障患者隱私至關重要。通過適當?shù)臄?shù)據(jù)治理，制藥行業(yè)可以在試驗中提高以患者為中心的程度，并快速、安全地將挽救生命的治療方法推向市場。

這意味著實施政策、程序和標準，以有效且道德地管理數(shù)據(jù)資產(chǎn)。關鍵步驟包括：

構(gòu)建穩(wěn)健的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)

確定最佳的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)架構(gòu)(無論是集中式還是聯(lián)邦式)需要在域特定需求、治理和可擴展性之間的協(xié)調(diào)中取得平衡，以最大限度地提高數(shù)據(jù)價值。聯(lián)邦式方法可以促進創(chuàng)新。

自動化數(shù)據(jù)管道

自動化數(shù)據(jù)管道涉及簡化數(shù)據(jù)攝取、清洗、轉(zhuǎn)換和準備以供AI應用使用的流程。這種自動化不僅加速了高質(zhì)量、模型就緒數(shù)據(jù)的交付，還減少了人為錯誤和運營成本。

通過利用AI和機器學習等先進技術，企業(yè)可以確保數(shù)據(jù)在管道中無縫流動，從而實現(xiàn)實時分析和更快的決策制定。自動化管道還可以適應不斷變化的數(shù)據(jù)需求，并整合多樣化的數(shù)據(jù)源，增強數(shù)據(jù)管理實踐的可擴展性和效率。

這最終使企業(yè)能夠充分利用其數(shù)據(jù)的潛力，獲得AI驅(qū)動的洞察。

提升員工技能

提升員工技能涉及對員工進行數(shù)據(jù)和AI素養(yǎng)以及培訓計劃的投資，增強他們有效利用先進技術的能力。這種投資培養(yǎng)了創(chuàng)新文化，確保團隊能夠應對AI應用和數(shù)據(jù)治理的復雜性。

通過優(yōu)先考慮持續(xù)學習，企業(yè)可以最大限度地發(fā)揮AI舉措的效益，并推動可持續(xù)增長。此外，技能熟練的員工可以更好地應對與數(shù)據(jù)質(zhì)量、安全性和合規(guī)性相關的挑戰(zhàn)，最終為整個企業(yè)更成功的AI部署做出貢獻。

設計合規(guī)

從一開始就融入數(shù)據(jù)隱私和監(jiān)管要求(如歐洲健康數(shù)據(jù)空間和AI法案)。通過實施標準化的穩(wěn)健數(shù)據(jù)治理流程，企業(yè)可以確保健康數(shù)據(jù)對AI應用來說是可靠且可訪問的。

此外，對數(shù)據(jù)實踐的持續(xù)監(jiān)控和審計有助于發(fā)現(xiàn)差異并減輕風險，最終培養(yǎng)一種問責制和透明度的文化，這與數(shù)據(jù)和AI不斷發(fā)展領域中的監(jiān)管要求相一致。

優(yōu)化臨床試驗供應管理

AI和機器學習工具可以通過準確預測需求和優(yōu)化物流來提高臨床試驗供應管理的效率和可持續(xù)性。諾和諾德和阿斯利康等公司已經(jīng)展示了AI驅(qū)動供應鏈優(yōu)化的強大力量，實現(xiàn)了顯著的成本節(jié)約和效率提升。

數(shù)據(jù)驅(qū)動未來的關鍵：治理

制藥行業(yè)正處于關鍵時刻。AI提供了前所未有的機會來加速藥物發(fā)現(xiàn)、實現(xiàn)治療個性化并改善患者結(jié)局，但要實現(xiàn)這一潛力，公司必須優(yōu)先考慮數(shù)據(jù)治理，并投資于適合AI的數(shù)據(jù)。制藥行業(yè)的未來不僅由技術驅(qū)動，它由數(shù)據(jù)驅(qū)動，而治理是釋放其全部潛力的關鍵。以前需要數(shù)月才能完成的任務，現(xiàn)在AI可以在幾分鐘內(nèi)完成。你準備好了嗎?