客戶故事
用基於雲的AI識別新藥物目標
生命科學行業的數據括號
通過數據分析和AI為有需要的患者帶來新的治療
數據分析和AI對於改善藥物發現的成功並確保有效地向市場提供新的治療方法至關重要。
Databricks幫助生命科學組織合並大量數據並應用強大的分析，以便他們可以在整個藥物生命周期中實現好處，以實現降低的成本和更好的患者結果。
查看生命科學領域的領導者如何使用數據映射來改善患者的預後
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使用預測分析來改善藥物依從性
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改善世界上最大的基因組數據庫的研究
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通過研究知識圖賦予研究人員能力
最新的博客文章，網絡研討會和案例研究
為什麼要生命科學數據
藥物生命周期的單一視圖
將您在藥物生命周期（例如基因組學，成像，EHR和臨床試驗數據）的所有結構化和非結構化數據彙總在一起，以及雲中的統一湖泊平台Beplay体育安卓版本
現實數據的實時見解
從健康可穿戴設備到嵌入在供應鏈中的IoT傳感器，可靠地攝入流數據，以解鎖實時見解，從而為開發和有效提供新的治療劑提供動力
具有預測分析的個性化護理
通過單個平台，可以為您的所有分析和機器學習，增強您開發和推薦正確患者的正確治療的能力Beplay体育安卓版本
用例
數據和AI正在為整個藥物開發和商業化生命周期的創新提供動力
藥物發現
增強發現新藥和更便宜的新藥和治療劑的能力。
- 基於基因組學的目標識別
- 癌細胞係百科全書（CCLE）
- 使用ML改進了QSAR工作流程
臨床試驗設計
優化臨床試驗方案，以獲得速度和成功。
- 使用現實世界數據優化試驗
- 用ML計算複雜的生物標誌物
- 管理臨床試驗供應鏈
高效製造
提高運營效率，以提高上市時間和盈利能力。
- 預測季節性需求
- 預測性維護
- 識別滿足的瓶頸
藥物商業化
利用可行的見解來增強營銷和銷售的業績。
- 推薦銷售的下一步步驟
- 確定未診斷的患者
- 提高廣告支出效率
毒品安全和有效性
確保安全有效地向現實世界中的患者提供治療。
- 監視現實世界的有效性
- 自動化信號檢測