Skip to main content
Denne siden vises ved hjelp av automatisk oversettelse. Vis på engelsk i stedet?
Narkotikaoppdagelse og utvikling

AI i farmasi

Legemiddeloppdagelsesteam står overfor siloerte data og manuelle arbeidsflyter som bremser beslutninger om rørledninger. Lær hvordan et tilkoblet vitenskapelig miljøstrukturer fungerer som AI-klar kunnskap, noe som muliggjør simuleringsdrevet oppdagelse med full sporbarhet fra design til beslutning.

AI i legemiddeloppdagelse: lås opp fremtiden for farmasi

Hvordan transformere måten du utvikler medisin på

Dette ekspertpanelet fra Hannover Messe 2026 utforsker hvordan en kontinuerlig digital tråd bryter ned siloer, de sanne kostnadene for frakoblede data og hvorfor nå er tiden for transformasjon. Finn ut hvordan Siemens utvidede portefølje, inkludert Dotmatics, leverer ende-til-ende-løsninger for raskere og mer effektiv legemiddelutvikling.

Småmolekylær legemiddeloppdagelse med AI

Legemiddeloppdagelse og utvikling strukturerer vitenskapelig arbeid som AI-klar kunnskap fra starten. Kontinuerlig datafangst, laboratorieautomatisering og in silico-modellering gir full sporbarhet fra design til beslutning, akselererer beslutninger i rørledninger og bringer behandlinger til pasientene raskere.

enhet-laptop-tilgjengelighet-original-ikon

Strukturere vitenskapelig kunnskap ved kilden

Datafangst i sanntid på tvers av modaliteter med laboratorieautomatisering strukturerer eksperimentell kunnskap ved kilden, fremmer samarbeid og utvikler eksperimenter til dynamiske, gjenbrukbare modeller.

ki-ai-tilgjengelighet original-ikon

Få fart på legemiddelindustrien med AI-klare data og digitale tvillinger

Multiskala i siliko-modellering bringer digital tvillingkraft inn i tidlig utvikling, reduserer avhengigheten av fysiske eksperimenter, utvider designrommet, latterliggjør kandidatvalg og leverer sterkere første-i-menneskelige resultater.

tilkoblings-tilgjengelighet-original-ikon

Koble vitenskapelige og prekliniske data

Kunnskapsgrafer kobler sammen distribuerte vitenskapelige og prekliniske data, og forener intelligens slik at AI fremhever mønstre raskere, anbefaler nest beste eksperimenter og driver raskere, fullt informerte beslutninger som fremmer programmer.

Strukturere vitenskapelig arbeid som AI-klar kunnskap

Lær hvordan Dotmatics' Luma vitenskapelige intelligensplattform og Siemens digitale bedriftsløsninger skaper en sømløs digital tråd fra oppdagelse til produksjon. Denne tilnærmingen muliggjør datakontinuitet i sanntid, strukturerte arbeidsflyter og synkronisert utførelse for å redusere syklustider, minimere avvik og akselerere time-to-market.

webinar-ph-ddd-as-525719219-1280x720

Fremskynde veien fra molekyl til marked

Siemens og Dotmatics jobber sammenhengende for å skape en kontinuerlig digital tråd fra oppdagelse til produksjon. Dotmatics Luma gjør eksperimentelle data om til strukturert, AI-klar kunnskap, og Siemens digitale tvilling og Industrial AI Fabric muliggjør sporbarhet i sanntid, reduserer omarbeiding og akselererer tiden til markedet for livreddende terapier.

blogg-akselerere-sti-molekyl-marked-1280x720

Digital Process Twin reduserer produksjonstid og kostnader

Siemens Digital Process Twin hjalp Johnson & Johnson Innovative Medicine med å redusere legemiddelproduksjonstiden og kostnadene med 35%. Ved å bruke prosessmodellering av GProms formulatedProducts optimaliserte Johnson & Johnson løsningsmiddelbrytere med 30% mindre kjemisk forbruk. Den virtuelle modellen styrer produksjonen i sanntid, reduserer eksperimentell belastning og akselererer utviklingen fra laboratorieskala til kommersiell produksjon.

casestudie-jandj-digitalprosess-tvilling-1280x720

AI i legemiddeloppdagelses- og utviklingsressurser

Hos Johnson & Johnson prøver vi å minimere miljøpåvirkningen fra produksjonsprosessene våre. Derfor satte vi opp et pilotprosjekt med Digital Process Twin fra Siemens.
Niels Vandervoort, Seniorleder Pilotanleggsdata og -systemer, Johnson & Johnson innovativ medisin