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

核心观点与关键数据

生命科学行业加速治疗创新的关键在于速度和效率，而AI和数据技术是实现这一目标的核心驱动力。传统药物研发周期长达10-15年，对患者而言可能意味着生与死的区别。AI通过预测试验结果加速药物候选物选择，生成式AI帮助快速响应监管查询，基因、基因组和蛋白质组数据的AI分析助力个性化治疗，患者行为和治疗反应的AI预测加速临床试验招募。

数据驱动与AI应用

Snowflake的AI数据云为生命科学公司提供数据驱动解决方案，帮助加速研发、患者识别和真实世界临床数据分析、提升研究洞察力并降低总拥有成本（TCO）。其核心优势包括：

1. 加速研发：通过集中、整合和近实时分析多源科学数据，简化数据访问和分析，支持快速决策。Ginkgo Bioworks利用Snowflake实现实验数据快速访问和科学分析，提高项目成功率。
2. 加速患者识别与真实世界数据：赛诺菲通过Snowpark实现50%性能提升，解决Spark架构的扩展性、并发和成本问题，高效处理和分析数十亿记录，加速患者群体识别和临床数据分析。
3. 提升研究洞察力与降低TCO：辉瑞通过Snowflake实现业务单元数据统一，降低运营开支（节省19,000小时处理时间），数据处理成本降低40%，计算成本降低28%，总拥有成本（TCO）节省57%。
4. 快速安全共享数据：Snowflake安全数据共享功能消除数据移动需求，支持跨机构协作。IQVIA通过Snowflake实现无缝数据共享和分析，加速数据价值实现，降低客户成本。

研究结论

生命科学行业需拥抱现代数据策略和基础，Snowflake的AI数据云通过提供可扩展、可管理、安全的数据架构，助力企业实现更低TCO、增强商业效果、优化供应链运营。Snowflake地平线治理解决方案支持FAIR数据原则，确保合规性、安全性、隐私和互操作性，推动生命科学领域的开放研究和创新。企业应利用AI数据云加速临床和商业决策，最终改善患者福祉。