生命科学中的 AI ： 从传统到生成

生命科学中的AI 从传统到生成 研究报告 Introduction 最近生成式AI的发展极大地激发了人们对人工智能，包括传统和生成式人工智能的兴趣。新的语言提示响应能力和创建不同种类内容的能力不仅增加了新的应用场景，还使技术能够触及以往更多用户，大幅降低了非技术人员使用的技术门槛。 同时，生命科学领域中人工智能的应用从未如此直接，原因在于隐私和监管问题、数据可用性以及相关利益方的支持挑战。患者福祉相关的风险、医疗专业人士的信任与信心问题，以及对核心产品管线的影响始终是行业的首要关切。因此，在本概览中，我们特别关注生成式和传统人工智能在生命科学领域的应用及其潜在影响、前景和挑战。 AUTHORS TatianaSerikova 高级数字战略 顾问 tserikova@mobiquityinc.com/in/tatianaserikova 这份报告涵盖了适用于生命科学领域的96个高级AI应用场景，按主题和价值链位置分组。每个应用场景往往有多种实施方式，因此我们没有将其划分为生成型和传统型。此外，我们还分析了这些主题、障碍和趋势对行业AI潜在影响及可行性。 TeunSchutte 战略总监兼医疗保健和生命科学实践负责人 tschutte@mobiquityinc.com/in/teunschutte 尽管每家组织实施AI的影响可能各不相同，我们希望这份概述能提供一些灵感，并对AI如何transformLifeScience领域带来更多的清晰认识。 马克·德·布拉乌 高级数据科学家 mdeblaauw@mobiquityinc.com/in/markdeblaauw/ 马吕斯汉堡 工程总监 mburger@mobiquityinc.com /in/marius-burger-1b38353b/ 豪尔赫·马丁内斯 ·博尼拉 应用安全工程师 jmartinezbonilla@mobiquityinc.com /in/jorge-martínez-bonilla-05738163/ 2 2 目录 最近AI发展的影响4 通过生命科学价值链的AI5 •Research&development6 •制造和物流7 •Sales&marketing8 •Supportingfunctions9 •数字产品10 AI用例组的可行性和影响11 AI用例的演变12 AI实施13 收养障碍14 Hexaware如何支持您的AI旅程15 一些AI用例Hexaware可以为您定义，构建和实现16 DECODEAI研讨会17 关于Hexaware18 AI，特别是生成式AI，是热门话题。它们如何用于生命科学？ 最近的发展及其潜在影响 最近OpenAI、Meta、DeepMind等多家公司发布的生成式AI模型引发了关于AI对各个行业影响的讨论。 预计生成式AI的应用将产生2.6-4.4万亿美元的经济影响 ，据麦肯锡估计，主要集中在销售与营销、IT运营和研发等领域。 生成式AI模型展示了模型根据提示生成内容的可能性，扩大了AI的应用空间，并使其更加易于为广大受众所使用。 发布激发了人们对AI的既定使用的兴趣，例如聚类 ，推荐，预测。 新能力包括内容生成、对话和协调能力，无需特殊知识即可提高个体工作效率。 生成式AI为现有模型提供了额外价值，简化了个性化设置并减少了人与模型之间需要进行的翻译需求。 哪些AI用例在生命科学中最具潜力？ 4 Hexaware如何可以帮忙吗？ 主要是什么AI的挑战执行？ 什么是生成AI必须提供 生命科学? 需要考虑的问题 AI在整个价值链。 映射到生命科学价值链的AI用例组： 解决方案 制造& LOGISTICS 核心业务功能 SALES&MARKETING 支持功能 解决方案 研究&发展 研究与发现 加速 临床试验优化 Supporting功能 HRFINANCEIT MARKETING 优化和内容创✁ SALESENABLEMENT 患者参与,服务和支持 供应商和CONTRACTING 物流优化 质量控制制造 优化 需求预测 出版物法律 STREAMLINING 真实世界数据分析 解决方案 我们已经确定了96个生命科学人工智能的高级用例，并将它们分为整个价值链中的20个主题。 AI可以支持核心业务功能，从产品开发到销售和患者支持。它还能增强辅助功能，为公司腾出更多空间专注于关键领域。最后，公司可以为客户提供AI解决方案，帮助客户促进增长并优化价值。 客户 数字PRODUCTS 核心运营 支持 操作优化 行政管理 支持 解决方案维护 和支持 •分析患者和临床提交的数据以识别和管理潜在影响，包括药物警戒 。 •分析社交媒体等开放数据，以识别和管理潜在影响，包括药物警戒。 真实世界数据分析 •出版一代。 •为跨区域的自定义审批流程生成文档。 发布流 研究加速和洞察力生成是AI应用的主要目标研发。 •协议开发和说明准备，研究设计和设置。 •站点性能预测和选择。 •文档和培训创✁。 •随机化管理和确保多样性。 •管理学习物流。 •患者招募和登记。 •监测试验结果。 •医学编码，临床数据输入，审查和分析协助。 •报告。 •科学出版和竞争分析。 •了解疾病机制和疾病✁模。 •队列和适应症识别，也用于个性化用药。 •初步分子筛选、药物发现和结构预测。 •替代在生物体和数字双胞胎中进行测试。 •初步的未来需求预测。 •规划和人员配置优化。 •虚拟协作者 研究与开发 在研究和开发中，人工智能可以显著促进研究加速。 虽然发现和临床试验orchestration可能带来最大的影响 ，但数据敏感性、需要定制模型以及高复杂性等因素可能会限制应用场景的可行性 。然而，依赖开放数据的模型更具可行性，并可以作为试点应用场景。 同时，生成式AI模型通常无需重大修改即可应用于科学研究分析、协议、文档、报告以及出版物生成，以及现实世界数据的分析。 研究与发现加速 临床试验优化 •初始需求预测及其对供应链的影响。 需求预测 •制造工艺优化。 •预测性维护。 •维修副驾驶。 •文档生成。 制造优化 •供应的质量控制。 •中间和最终产品质量控制。 •质量报告生成。 质量控制 •库存管理。 •供应、制造和分销的车队和根部优化。 •个性化的药品生产和配送。 操作优化通常是AI的目标在制造和物流中的应用。 制造业和物流应用场景不仅可以在生命科学领域利用，还可以在其他行业中应用。这使得该领域对提供可定制AI解决方案的外部供应商具有吸引力。 同时，诸如维护副驾、文档生成、合同生成和报告生成等案例可以相对容易地通过生成式AI在内部实现。 物流优化 •采购分析、风险评估、供应商分析和选择。 •合同分析和合同✁设。 供应商和合同 制造和物流 •导线识别和评分。 •场力优化*。 •激励支出优化*。 •流失预防*。 •销售协助，例如脚本和对话支持 。 •付款人和政府研究。 •内部和外部报告。 •虚拟销售人员。 SALESENABLEMENT •为患者提供个性化的健康✁议。 •行为调整支持。 •HCP的患者报告/生成输入。 •患者依从性预测和依从性推动。 •患者通过可穿戴设备参与。 •呼叫中心路由/优化。 •协助支持对话。 •客户(包括HCP)自助服务。 患者参与、服务和支持 当地法规可能会限制算法在该主题的特定方面的应用。 销售和营销可以利用定制和AI提供的副驾驶机会。 人工智能技术逐渐应用于客户关系管理解决方案领域，领先的企业提供了客户流失预防、最佳下一步行动及其他相关解决方案。 销售与市场营销是一个内部探索人工智能的便捷领域，由于可以快速获得反馈。挑战在于如何与合规和法律团队保持发展节奏。 社会倾听、内容创作、报告与研究以及辅助支持是该领域中较为容易实施的生成式AI应用场景。 •竞争分析。 •创✁客户档案，其次是下一个最佳操作类型的任务*。 •营销活动规划和优化。 •SEO和社交媒体优化 •内容生成和定制。 •定价，包括细分和时间相关定价*。 •发射协调。 •社会倾听。 •关键意见领袖识别。 •合规性检查和材料创✁副驾驶员。 营销优化和内容创✁ 销售与营销 •法律文件起草。 •文档分析：合规性和法律问题检测。 •法律研究。 法律 •系统设计。 •产品设计。 •维护。 •自助服务和支持。 •数据清理和错误纠正。 •代码优化和编写。 •测试。 IT •会计支持。 •报告。 •对话助理(专家支持)。 •分析和预测。 •欺诈检测。 •发票和发票跟踪。 与其他行业一样，生命科学可以从简化AI支持功能中受益。 AI可以显著有助于支持功能 ✁有效性。 供应商提供✁解决方案潜力较大，但一些问题可能过于敏感 ，不宜在共享数据超出公司域 ✁解决方案中使用。 合法✁应用案例特别适合用于流程简化，因为这些案例与核心功能紧密相关。生成式AI在这里具有很大✁潜力 ，因为这些功能高度依赖文本，并且数据往往是内部✁且预先结构化✁。 FINANCE •分析驱动✁招聘。 •面试和招聘评估材料✁生成。 •保留员工。 •绩效管理支持。 •报告和内部沟通协助。 •培训材料✁生成。 •职位描述和其他文档生成。 HR 支持功能 •软件维护。 •用户支持。 解决方案维护和支持 •行政支持，包括医疗编码。 •内容创作。 •报告。 行政支持 •关键参数预测和优化。 •收入来源分析、支持和支持。 •绩效评估和基准测试。 运营优化 生命科学可以为医疗保健提供商、付款人和其他利益相关者提供人工智能解决方案。 随着公司掌握AI应用程序，它也可以为客户提供AI解决方案。 这些解决方案可以在核心功能方面提供支持。它们可以帮助改善关键参数，如死亡率、派遣天数或工作量。此外，解决方案还可以帮助处理行政和支持功能，从而使医疗保健提供者能够专注于其核心竞争力。 此外，所提供✁解决方案✁维护和支持也可以在AI✁帮助下完成。 •诊断和治疗识别，决策支持。 •坚持和行为支持。 •虚拟HCP。 •解决方案/产品定制。 •研究优化。 核心运营支持 数码产品 研发，销售和营销优化用例将在未来五年内推动AI✁影响。 AI应用场景✁影响将根据实施公司✁运营状况、成熟度和价值链以及市场和客户特征而有所不同。 此外，单个用例✁影响可能会随时间变化。例如，尽管目前患者参与用例✁影响可能有限，但个性化医疗✁发展将在未来十年增加其重要性。 可行性 生命AI用例组✁影响和可行性分布未来五年✁科学公司： 核心内部功能内部支持功能数码产品 HR 需求预测 销售支持 出版物精简 Finance 行政支助 Legal 解决方案维护和支持 患者参与 营销优化和内容创作 IT 质量控制 物流优化 供应商和Contracting 制造优化 运营优化 研究与发现 加速度 临床试验优化 IMPACT IMPACT:实施用例组后✁平均潜在成本节约或收入增长效果✁指示。单个用例✁影响各异。 可行性：指示与用例组相关✁数据可用性、模型和监管复杂性。个别用例可以具有较高或较低✁相对可行性。 AI应用✁规模、复杂性和自主性将进一步增加。 他们在公司中✁解决方式将改变在以下方面： 紧急行为 比例尺复杂性自闭症多元论 公司通过 有限但目前 易于定制 价值链。 监督。监管 易于实现 和声誉 替代品。 关注将限制生活中✁自主性成长科学比较其他行业。 从专门✁试点应用扩展到在选定旅程中全面支持运营，并为客户提供新✁AI支持能力。 从孤立✁病例到解决方案,寻址