2024生命科学组织通过人工智能数据云加速开发管道的4种方式报告

4种生活科学组织 利用AI数据云加速他们的发展管道 TABLEOFCONTENT S3推进治疗创新 4生命科学，是时候成为真正的数据驱动 5客户使用案例 51.加速成功的研发 62.加快患者识别和现实世界的临床数据分析 73.提高研究洞察力和降低TCO 84.快速安全地共享数据 9释放生命科学数据的力量 2 ADVANCING 治疗创新 对于生命科学行业的组织而言，速度和效率是成功的关键基石。高管们高度专注于简化流程以加快治疗解决方案的交付速度。将一种药物从研发、临床前测试、临床试验和监管审查及批准推向市场所需 的时间量是平均10到15年对于依赖治疗的患者 来说，这个过程的速度可能意味着生与死的区别 。 数据和AI可以帮助优化和加速旅程的每个阶段 。 •AI算法可以更快地分析基因、基因组和蛋白质组数据以识别潜在的疾病靶点并制定个性化治疗方案 。 •The最耗时的部分一项临床试验正在招募患者。人工智能可以分析大量数据集以预测患者行为和治疗反应，从而加速患者入选过程。 •AI可以通过预测试验结果来加速选择最有前景的药物候选物的过程。这可以通过分析历史数据如以往临床试验结果、分子化合物结构、患者遗传特征以及药代动力学和药效动力学数据来实现。 •生成式AI可以帮助组织更快地响应监管机构的查询，这些查询往往会造成延误新疗法审批的瓶颈。它可以通过使用历史临床试验数据、真实世界证据 、患者demographic信息和研究设计等数据来撰写回应。 数据和人工智能的部署需要现代的数据策略和基础 。然而，生命科学行业往往对新技术的采纳较为缓慢。但是，领先的生物医药组织正采取前瞻性的方法，通过制定全面的数据策略、投资稳健的数据基础，并动员数据生态系统来加速这一过程。这样，他们能够加快将疗法带给患者的进程，最终改善患者福祉并挽救生命。 3 生命科学，是时候成为真正的数据驱动 在Snowflake，我们致力于帮助生命科学公司更快地mobilize数据以驱动更好的临床成果——以及商业成果。面向医疗保健和生命科学的AI数 据云(AI数据云)，组织可以轻松安全地访问、集 中、共享和分析数据。然后可以应用创新技术，如生成式AI和机器学习（ML），以加速将疗法推向市场的过程。 此外，Snowflake可以帮助企业实现更低的总拥有成本（TCO），增强商业效果，优化供应链运营 ，并提高运营效率。Snowflake使数百家生命科学组织能够获得这些好处并取得竞争优势。 这支指南探索了我们的生命科学客户已经利用AI数据云（Healthcare&LifeSciences）解锁数据价值的一些令人兴奋的方式，以加速其开发流程。 4 #1加速 成功的研究和发展 THECHALLENGE 有效利用临床试验数据对于保持研究项目顺利进行至关重要。准确及时的数据可以帮助研究人员做出明智的决策并降低错误风险。他们还可以定期进行数据分析，跟踪工作的进展并确保按计划进行。但在实验时间跨度长、涉及大量样本且通常包含来自多个团队的数据的情况下，这变得非常困难。现有的遗留系统缺乏处理和提取大量多样且细粒度的科学数据的能力和功能。 雪花的解决方案 TheAI数据云使得提取、合并和使用数据更加容易，从而加速成功的研发进程。Snowflake可以从各种格式中提取科学数据，包括文本、图像、视频和音频，并从多个来源集中这些数据以便进行快速近实时分析。Snowflake的安全数据共享功能使与其他研究机构安全协作变得简单，无需移动或复制数据。Snowflake的可扩展性使组织能够在高数据量上并发运行工作负载而不会出现资源争用，从而 加快开发进程。研究人员也可以将数据与雪花市场提高科学分析。 客户聚光灯 总部工业 波士顿，马萨诸塞州医疗保健和生命科学 作为细胞编程领域的领先平台，Ginkgo提供灵活的端到端服务，解决跨不同市场组织面临的挑战。为了加速实验数据的访问并简化科学分析，Ginkgo选择了Snowflake。 雪花的AI数据云让 银杏提取，加入和使用实验数据-最终确保更成功 项目。与雪花，银杏的科学家可以更快地适应实验问题 避免捆绑化学仪器 在他们的分析中。近乎实时实验数据帮助银杏快速 确定一个项目是否可能成功，为客户带来更大的价值。 集中和加入实验数据 与雪花中的其他数据集一起增强 scientificanalysis.Inaddition,GinkgobuildsBI仪表板并提供Snowflake访问 对1000多名团队成员进行改进从财务规划和 仪器对质量保证的利用和采购决策。 了解更多 Gingko的使命是使生物工程变得更加容易，我们相信通过自动化来规模化这些实验将有助于我们更快、更便宜、更可靠地交付结果。这就是Snowflake所扮演的巨大角色之一。 -ALEKSEYYEREMENKO, GinkgoBioworks数据平台与工程总监 5 #2加速患者 识别和真实世界临床数据分析 THECHALLENGE雪花的解决方案 识别患者参与临床试验和对真实世界临床数据进行分析是药物开发管道中最为耗时的两个方面。这两个环节都需要研究人员处理、分析和分享大量复杂的数据集，这些数据集往往结构不一且来自多种来源。传统的架构限制了计算资源，并且无法迅速扩展以应对大量数据量。平台性能缓慢进一步减缓了分析和识别过程。数据共享既繁琐又不安全，通常需要移动和复制数据。手动部署和维护需要昂贵的资源，导致在寻找患者和分析临床数据方面产生高昂的成本延迟。 TheAI数据云提供了一种可管理、可扩展的数据架构，使生命科学领域能够在不牺牲性能的情况下高效处理不断增加的工作负载和数据量——同时将成本保持在最优水平。Snowflake的高度可扩展性和存储与计算的分离能力使其能够处理大量数据和并发工作负载而不会出现资源争用。近乎零维护意味着较低的资源成本和更快的配置与部署速度。Snowflake的安全数据共享功能使得在无需移动或复制数据的情况下协作处理患者数据变得简单易行。此外，开发和部署数据应用也十分便捷，从而增强识别和分析能力。 客户聚光灯 总部布里奇沃特,NJ 工业Pharmaceutical 赛诺菲正在开展一个项目，旨在开发一个企业级数据处理平台，以帮助医疗界满足其分析需求，特别是在药物发现领域。该项目的重点是创建一个直观的网络应用程序，供医疗专业人员输入与疾病、药物或程序相关的查询过滤器，并识别符合特定标准的患者群体，从而更快地分析现实世界临床数据以评估治疗益处或风险。该网络应用程序处理数十亿条记录，生成用户感兴趣的最关键分析洞察。为了支持这一目标，赛诺菲之前的數據架构依赖于托管的Spark引擎作为计算层。然而，数据团队在使用Spark时遇到了多个挑战，包括手动部署和维护的复杂性、资源可扩展性问题、由于计算资源有限导致的频繁管道故障、高峰使用期间的并发问题以及在多个平台之间移动数据的复杂性。赛诺菲从托管的Spark解决方案迁移到Snowpark，实现了50%的性能提升，并解决了包括管理、配置和并发在内的诸多挑战。 了解更多 此外，除了加速数据处理速度，我们的行业还必须保护知识产权数据，确保算法安全和有效的治理。通过将Snowpark作为Python代码在Snowflake数据平台内的计算层，我们能够消除数据传输的需要，并赋予管理员对所有数据和库的全面控制权。 -SUKUMURAMULA, 建筑和数据工程主管，赛诺菲 6 #3推进研究 洞察力和较低✁TCO THECHALLENGE雪花✁解决方案 药物定价和获取是生命科学公司最关心✁问题。根据德勤调查，每位受访✁高管都预计药品定价将对他们✁组织产生“重大影响”（58%）或“中等影响”（43%）。提高商业有效性是抵消定价担 忧✁关键。公司需要优先做出基于数据✁决策以提高效率并优化资源。为此，他们需要获取、集中和分析内部和外部数据。然而，与数据管理及资源相关✁高成本，以及复杂✁数据管理系统，阻碍了许多生命科学公司获得这些能力。 医疗健康与生命科学领域✁AI数据云可以帮助生命科学组织利用数据来制定更好✁商业策略和简化流程，而无需大幅增加成本。例如，公司可以通过端到端✁透明度评估自身✁供应链，从而识别潜在✁风险并减少昂贵✁中断。他们还可以通过跨多个渠道整合数据来提高销售和营销团队✁效果，以更好地理解并最大化市场回报率。由于Snowflake提供了统一✁数据管理、基于消费✁定价以及性能优化 ，公司可以享受更低✁总拥有成本（TCO）。 客户聚光灯 总部 工业 纽约，纽约生命科学 通过迁移至Snowflake，辉瑞实现了业务单元✁统一，并且员工能够更容易地访问洞察和无缝共享数据——同时降低了总拥有成本 （TCO）。如今，所有数据都集中在单一✁真实来源中，辉瑞✁各个业务部门——从商业运营、销售和营销到制造和全球供应链— —都可以轻松地访问和分享信息，从而提高效率并加快决策速度。Snowflake✁可扩展性和数据处理功能在整个组织中释放了额外 ✁时间节省。例如，辉瑞✁数据分析团队在一年内节省了超过19,000小时✁处理时间，这有助于显著降低运营开支。此外，从专有数据仓库迁移到Snowflake还使公司✁数据处理成本减少了40%，计算成本进一步降低了28%。随后，Snowflake团队建议了一些额外✁成本优化措施，如使用仪表板，这些措施总共实现了57%✁总拥有成本（TCO）节省。 了解更多 现在，当不同✁业务部门需要共享数据时，它都在一个合规、安全、可信✁地方。雪花是 帮助我们找到一个辉瑞。" -史蒂文戒指, 辉瑞企业数据库解决方案总监 7 #4共享数据快速和安全 THECHALLENGE 数据协作对于支持研究人员、促进数据共享并推动生命科学领域✁开放研究至关重要。最近✁报告来自开放数据系列✁状态。多年来，组织之间✁协作 已被证明可以提高生物制药发现并推动创新。然而 ，找到一种既容易又安全✁方式来实现这一点仍然令行业难以实现。面对严格✁数据隐私法规，信息共享依然具有挑战性，而不同✁系统和数据孤岛阻碍了可能对商业、患者和社会整体有益✁联合伙伴关系✁形成。 雪花✁解决方案 AI数据云在生命科学生态系统中实现安全✁数据协作，赋能组织推进临床研究和创新。Snowflake✁安全数据共享功能帮助组织在及时、安全✁情况下交换关键数据集，消除了传统数据共享方法（如数据复制和移动）✁需求。通过单一✁数据来源，团队可以在不受到过时且孤立数据✁限制情况下进行数据协作。Snowflake市场提供了来自各种行业提供商✁实时数据访问权限，这些提供商还提供了基于Snowflake✁应用程序。Snowflake客户可以推动观察性和纵向研究✁发展，并促进学术界、商业机构和非营利组织之间✁协作。 客户聚光灯 总部 工业 Durham,NCHealthcare IQVIA是全球领先✁为生命科学行业提供高级分析、技术解决方案和合同研究服务✁供应商。IQVIA也是首个构建可大规模应用于医疗保健领域✁商业产品✁Snowflake合作伙伴。其产品推动了业务衡量、数据获取与共享、数据管理、洞察生成和数据分析✁改进。其解决方案实现了无缝✁数据共享和分析，并通过集成架构提高了IQVIA数据推向市场✁速度，加速了Snowflake上数据使用和价值实现✁时间。客户体验到了交付时间✁缩短，能够更快地访问标准化数据 ，拥有一个适用于所有客户端用户✁单一数据仓库，以及通过集中全球数据资产减少了客户成本和开支。 了解更多 Snowflake✁表现快了几个数量级——更令人印象深刻✁是 ，当数据集规模增大时，其性能实际上更好。 -埃德温·班菲尔德, 副产品和战略总监，IQVIA 8 解锁电源 生命科学数据 雪花地平线✁好处 雪花地平线是一个强大✁内置治理解决方案 ，具有一组统一✁功能，支持FAIR数据原则。Horizon✁功能包括： 在当今快速演变✁生物科学领域，利用