藥物發現和開發

藥物發現和開發涵蓋從目標識到候選人選擇和臨床前評估的過程。競爭優勢源於將科學數據、決策和成果轉化為可重複使用的知識，以加快管道進度。

數位線程將碎片段的科學資料轉換為連線、可重複使用的 AI 技術的知識，從發現到開發，實現更快的協作、更好的決策，並提供更大的連續性。

成功採用 AI 從結構化的科學資料和工作流程開始。互聯的科學作業環境使 AI 能夠產生值得信賴的見解並支持大規模更好的決策。

人工智慧可協助團隊發現模式、優先順利的候選人，並提早改善假設，讓最有前途的計劃進行更快，更有信心。

預測分析結合科學知識、實驗證據和建模見解，以提高決策質量並降低發展風險，以加強候選人選擇。

多規模的矽膠模型可擴大設計空間探索，減少對物理實驗的依賴性，並幫助團隊提升更強大的候選人，以提高人類首先的信心。

通過將每個實驗轉化為可重複使用的知識，組織減少重新工作，提高研發生產力，並加速向患者提供療法

如果基於連接且符合人工智慧的科學資料，人工智慧就能帶來最大的影響。透過加速學習週期並改善投資組合決策，組織可以提高研發生產力，同時降低開發風險、成本和時間。