写道
Renee Iacona.生物识别学副总裁，肿瘤研发
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随机化的临床试验目前是评估潜在药物的选择方法，以便可以批准医生规定。但是，已发表的数据显示它们随着时间的推移而变得更加昂贵和复杂。事实上，临床试验目前占成本的60％和70％的时间，将潜在的新药物带到市场上。1
临床试验中的每次延迟都可能影响我们在监管机构前获得潜在新药的能力，最终对需要它们的患者。
这就是为什么我们正在投资数据科学和人工智能（AI），以帮助我们招募和设计更好的临床试验，以及分析和解释我们试验及更远的巨额数据。
在这个播客中2，我们讨论如何应用数据科学和AI临床试验;例如，为了帮助我们询问正确的科学问题，并了解更多关于临床试验的人们如何应对潜在药物。
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在As欧洲杯微信买球trazeneca，我们将合适的人民共同推出（例如，数据科学家，生物信息管理员，数据工程师和机器学习专家），以确保我们正在以最佳方式收集，组织和使用正确的数据。
我们认真对待数据 - 我们所做的事情的速度和规模表明我们在数据科学和AI上的重要性，以及我们必须将其带到一个新的水平的巨大野心。
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参考：
1.临床发展成功率，2006 - 2015年。生物，生物追踪器，放大器，2016年
2.来自https://filmmusic.io的音乐，kevin macleod（https://incompetech.com），许可证：cc by（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）