药物发现和开发

药物的发现和开发涵盖了从靶标识别到候选人选择和临床前评估的过程。竞争优势来自于将科学数据、决策和结果转化为可重复使用的知识，从而加速管道进展。

数字主线将分散的科学数据转化为互联的、可重复使用的、人工智能就绪的知识，从而实现更快的协作、更好的决策以及从发现到开发的更大连续性。

成功采用 AI 始于结构化科学数据和工作流程。互联的科学操作环境使人工智能能够生成值得信赖的见解，并大规模支持更好的决策。

人工智能可以帮助团队发现模式，优先考虑有前途的候选人，并尽早完善假设，从而更有信心地更快地推进最有前途的项目。

预测分析通过结合科学知识、实验证据和建模见解来加强候选人选择，从而提高决策质量并降低开发风险。

多尺度计算机内建模扩展了设计空间的探索，减少了对物理实验的依赖，并帮助团队提高了人类首创的信心，从而提升了更强的候选人。

通过将每项实验转化为可重复使用的知识，组织可以减少返工、提高研发效率并加快向患者提供疗法

当以互联的、人工智能就绪的科学数据为基础时，人工智能会产生最大的影响。通过加快学习周期和改善投资组合决策，组织可以提高研发生产力，同时降低开发风险、成本和时间。