基础决定上限：为何数据是生命科学领域的真实AI战略

本文指出，在生命科学领域，数据基础是决定人工智能（AI）应用效果的关键因素。文章首先列举了商业和数据团队面临的四大痛点：难以找到合适的医疗保健提供者（HCP）、数据信任度低、数据整合困难以及洞察力获取速度慢。这些痛点源于系统间数据碎片化和缺乏统一视图，进而导致决策风险增加和效率低下。

文章强调，当前许多团队将AI问题简化为对输出结果的信任问题，而忽略了数据质量这一根本问题。不良的参考数据会误导决策，使错误答案看似正确，从而加速错误决策的执行。因此，解决AI问题的关键在于修复数据基础，建立标准化、一致且连接的数据层，包括统一记录、一致身份和关联背景信息。

基于稳固的数据基础，文章提出了三个扩展价值方向：扩展数据覆盖范围、优化工作流程和实现连接智能。这些扩展不会改变基础，而是将价值延伸到更多决策场景和时刻。文章还指出，快速但缺乏信任的决策会增加风险，而信任但速度慢的决策则会错失机会。因此，需要同时兼顾速度和信任，而连接、验证的数据层是实现这一目标的关键。

文章进一步阐述了数据基础对解决原始痛点的直接作用，包括提升信任度、加快决策速度、改善目标定位、实现连接智能和减少手动工作量。最终结论是，生命科学领导者应将数据基础视为战略决策而非IT项目，因为它是决定分析、定位、工作流程和AI应用效果上限的关键。赢得AI时代的组织将是那些将可信、连接的数据作为首要战略步骤，并在此基础上构建其他能力的组织。

IQVIA的OneKey平台被介绍为医疗级AI的可信参考基础，提供标准化HCP和HCO记录、统一身份和连接关系，为洞察力、工作流程和AI应用提供清洁、连接的基础，从而在扩展信心和扩展风险之间做出正确选择。