客戶的故事
用基於雲的人工智能識別新的藥物靶點
生命科學產業的數據庫
用數據分析和人工智能為有需要的患者提供新的治療方法
數據分析和人工智能對於提高藥物發現的成功率和確保新療法有效地向市場交付至關重要。
Databricks幫助生命科學組織整合大量數據，並應用強大的分析，使他們可以實現整個藥物生命周期的效益-實現降低成本和更好的患者結果。
了解生命科學領域的領導者如何使用Databricks來改善患者的預後
客戶的故事
使用預測分析提高藥物依從性
客戶的故事
利用世界上最大的基因組數據庫改進研究
客戶的故事
為研究人員提供研究知識圖譜
最新的博客文章、網絡研討會和案例研究
為什麼生命科學要用數據庫
藥物生命周期的單一觀點
通過雲中的統一Lakehouse平台，將藥物生命周期中的所有結構化和非結構化數據(如基因組學、成像、電子病曆和臨床試驗數據)聚集在一起Beplay体育安卓版本
實時洞察真實世界數據
從健康可穿戴設備到嵌入供應鏈的物聯網傳感器，可靠地攝入流數據，解鎖實時洞察，為新療法的開發和高效交付提供動力
個性化護理與預測分析
通過單一的分析和機器學習平台，增強您在正確的時間為正確的患者開發和推薦正確的治療方法的能力Beplay体育安卓版本
用例
數據和人工智能正在推動整個藥物開發和商業化生命周期的創新
藥物發現
提高更快、更便宜地發現新藥物和療法的能力。
- Genomics-based目標識別
- 癌症細胞係百科全書(CCLE)
- 使用ML改進QSAR工作流程
臨床試驗設計
優化臨床試驗方案，提高速度和成功率。
- 用真實世界的數據優化試驗
- 用ML計算複雜的生物標誌物
- 管理臨床試驗供應鏈
高效的生產
提高運營效率，提高上市時間和盈利能力。
- 季節性需求預測
- 預見性維護
- 確定執行中的瓶頸
藥物商業化
利用可操作的洞察力來提高市場和銷售的績效。
- 為銷售推薦次優步驟
- 確定診斷的病人
- 提高廣告支出效率
藥物的安全性和有效性
確保在現實世界中為患者提供安全有效的治療。
- 監控實際效果
- 自動化信號檢測