写的:
副总裁、研发
高级副总裁、探索科学
头,研究和早期治疗领域
在阿斯欧洲杯微信买球利康,我们利用数字的力量,从目标识别数据和人工智能在研发到临床试验。
从第一时刻我们在实验室的研究人员涉足,我们想要配备最好的工具将科学转化为药物更快和更高的成功概率。
这包括使实验室空间更多的数字,但也改变我们的科学家进行研究和开发数据科学与人工智能。
数字化实验室达到人类的聪明才智
我们的IT组织已经接近我们的实验室科学家,了解他们的需求和减少他们的技术难点。
作为我们的科学家走进实验室,我们希望他们的电脑连接到他们的研究工具。出于这个原因,我们现代化他们的硬件连接最大化。
我们增加连接的可用性实验室仪器装备如质谱仪和科学家远程运行实验进程,特别是及时整个COVID-19大流行。
我们通过数字使实验室工作流程提高效率。例如,我们驾驶使用增强现实技术协助科学家的人工任务。
我们一起识别方法来增加吞吐量和数据从源质量,减少人工干预。这包括驾驶机器人执行手册,耗时的步骤,例如移动实验样本实验室的一部分到另一个地方。
这些努力释放科学家的时间,使他们能够发挥他们的聪明才智在最重要的工作。
但是我们的实验室工具并不是唯一的重点领域。我们作出一致努力,组织数据和民主化的人工智能工具,使我们的人民能够做更多的数据驱动的科学在每一个阶段的管道。
增强我们对疾病的理解生物学——将数据转化为知识
最早的阶段,我们的研究发现,疾病的目标追求。这里,pb级的基因组数据,需要多个尖端技术来收集见解。
一个工具我们转向知识图:网络的裨益的科学数据事实和它们之间的关系。机器学习和人工智能应用程序可以挖掘这些数据使小说目标预测。人工智能工具,那么提高目标评估提供最相关的数据来帮助科学家优先考虑这些目标。
知识图的信息存储在一个可伸缩的方式。因此,作为我们的数据和知识的增长,所以我们的图表。
将人工智能应用于预测分子以及如何
当我们发现努力确定新的目标,我们必须找到更有效的方法来设计传统的或新疗法影响这些目标和成功可以穿过我们的管道。
产生新颖的分子想法的传统方法包括一段漫长而密集的优化周期制造和测试分子,以及手动审查大量的文献和数据。
今天我们使用人工智能来帮助我们推断出最好的分子在硅片在最短的时间内,在70%的小分子化学项目。
更好的预测临床成功
分析医学图像可以提供洞察如何疾病表现和哪些患者可能是一个适合我们的药品。
旧的过程是一个病理学家手工标注图像,这是耗时且容易出错。我们使用AI用不同的方式来做这个。机器学习算法图像分析时间减少30%,让我们的病理学家有更多的时间来解释的结果,而不是数据的收集。
数字和技术解决方案是允许我们的试验团队继续提供一个积极COVID-19期间病人临床试验的经验。阅读更多关于我们如何数字化临床试验在这里。
在数字、数据和人工智能的影响生活吗
我们的努力在数字、数据和人工智能与人的开始和结束,不管它是我们聘请的专家或病人服务。
我们的人民从行业老兵人才我们吸引了来自学术界,科技公司、卫生部门和其他行业,如航空航天和消费品。他们来自全世界和工作在我们的全球研发网络协作。
我们每个人都被吸引到的科学命题的改善病人的健康。
