Unifique dados multimodais, IA e modelagem computacional em descobertas e desenvolvimento científicos para capacitar decisões mais rápidas e inteligentes e acelerar o tempo de lançamento no mercado.
O ritmo da inovação está acelerando mais rápido do que a maioria das organizações consegue responder, mas velocidade sem precisão é desperdício. A pressão está aumentando com a crescente complexidade do produto, a explosão dos volumes de dados e o crescente escrutínio do mercado. Correções incrementais em ferramentas isoladas e fluxos de trabalho manuais de tentativa e erro não acompanharão o ritmo. O risco real não são os concorrentes — é um modelo operacional científico que retarda o progresso e limita o impacto da IA.
As organizações vencedoras serão aquelas que combinarem um profundo conhecimento científico com a infraestrutura para agir sobre ela de forma mais rápida, consistente e em grande escala. Isso significa estabelecer um ambiente operacional científico inteligente e conectado, com total rastreabilidade, do projeto à decisão, onde cada experimento se torna conhecimento reutilizável, e a IA e a simulação trabalham juntas para trazer inovações revolucionárias ao mercado mais rapidamente.
Os gastos com P&D estão aumentando, mas os retornos não estão acompanhando o ritmo. Os gastos globais com P&D farmacêutico cresceram 80% entre 2016 e 2024, mas a infraestrutura para transformar esse investimento em decisões mais rápidas não acompanhou.
57% dos cientistas citam os silos de dados como a maior barreira para o uso eficaz dos dados do laboratório, deixando a visão crítica presa e a IA incapaz de fornecer resultados confiáveis.
Apenas 22% dos líderes em ciências biológicas escalaram com sucesso a IA e apenas 9% relatam retornos significativos, destacando a necessidade urgente de uma base estruturada de dados científicos.
Como você pode transformar dados científicos desconectados em conhecimento reutilizável e pronto para IA, que acelera as decisões e impulsiona o progresso do pipeline?
Para acelerar a inovação, as organizações devem mudar de sistemas isolados para um ambiente operacional científico inteligente e conectado, que permita descobertas multimodais baseadas em IA, orientadas por simulações e com total rastreabilidade do projeto à decisão.
Um ambiente conectado de descoberta e desenvolvimento científico estrutura o conhecimento científico na fonte, permitindo que a IA e a simulação operem com dados reutilizáveis e de alta qualidade que aumentam de valor ao longo do tempo.
Estruture o conhecimento experimental na fonte em biologia, química e análise. Elimine as entregas manuais, promova a colaboração e prepare os dados para IA, garantindo que cada experimento se torne um ativo científico reutilizável.
Aproveite um gêmeo digital no início do desenvolvimento. Simule interações moleculares e preveja o comportamento da formulação para reduzir a carga experimental, expandir o espaço de design e reduzir o risco da seleção de candidatos para obter resultados mais fortes em humanos.
Aplique a IA a dados experimentais ricos em contexto para revelar padrões mais cedo, explicar os resultados e orientar os próximos melhores experimentos. Conecte dados corporativos por meio de gráficos de conhecimento para que as equipes ajam com base em insights abrangentes, não em fragmentos.
Unifique fluxos de trabalho experimentais, computacionais e analíticos em um ambiente operacional conectado e rastreável. Ofereça às equipes interdisciplinares visualizações compartilhadas e em tempo real de dados e análises multimodais para tomar decisões confiantes e proibidas.
Preencha a lacuna entre a visão científica e a produção comercial com um ambiente operacional conectado e inteligente.
Unifique o contexto científico em todo o ciclo de vida de P&D. Conecte dados experimentais, documentos e resultados em uma única estrutura multimodal que preserva as relações entre entidades, amostras, ensaios e instrumentos.
Vá dos dados brutos ao significado científico. Aplique a IA a dados experimentais, resultados e contexto de apoio para revelar padrões, explicar os resultados e gerar insights interpretáveis, acelerando a compreensão.
Permita a orquestração laboratorial de ponta a ponta que coordena instrumentos, fluxos de trabalho, movimentação de dados e decisões em tempo real, garantindo que os experimentos sejam executados de forma consistente e que os fluxos de trabalho científicos sejam dimensionados de forma confiável.
Reúna dados experimentais, análises e contexto científico em visões intuitivas e rápidas, permitindo que cientistas e líderes tomem decisões confiantes e de priorização na descoberta e no desenvolvimento.
Permita que os cientistas criem e adaptem visualmente fluxos de trabalho em todas as modalidades com automação de baixo código que conecta instrumentos, registro, análises e IA.
Habilite práticas de dados FAIR capturando metadados padronizados, contexto rico e linhagem completa entre sistemas, transformando dados experimentais em ativos confiáveis e acionáveis por máquina que podem ser reutilizados para análise e IA.