今天分享的是【Snowflake：2024生命科学组织通过人工智能数据云加速开发管道的4种方式报告（英文版）】 报告出品方：Snowflake

对于生命科学行业的组织来说，速度和效率AI可以通过预测试验结果来加速最有前是成功的基础。高管们专注于流程的精简，途的候选药物的选择。它可以通过分析以加快治疗解决方案的交付。将药物推向市以往的临床试验结果、分子化合物结构场--通过研究和发现、临床前试验、临床、患者遗传特征、药代动力学和药效学试验和监管审查和批准--平均需要10到资料等历史资料来实现。

15年。对于依赖治疗的病人来说，这个过程的速度可能意味着生与死的差别。*Generative Al可以帮助组织更快地响应监管机构的询问，这些询问会造成可能延迟新疗法批准的障碍。它可以使用历史试验数据、真实证据、患者人口统计学和研究设计等数据来制作respans,如:数据和AI可以帮助优化和加速旅程的每个阶段。

例AI算法可以更快地分析遗传、基因组和利用数据和Al来推动这些加速，需要调制先天性数据，以确定疾病目标，并制定解调器数据策略和基础。但生命科学行业个性化的治疗计划。在采用新技术方面往往进展缓慢。然而，领先的生命科学组织正在通过制定全面的临床试验中最耗时的部分是招募患者。

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