人工知能 (AI)
当社の有能なデータサイエンティストチームは、お客様と協力して、予期せぬ機会を特定し、製品開発パイプラインの効率を高めるのに役立つAIモデル、プロセス、またはアプリケーションを設計します。
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科学的イノベーションを発見する
- 現実世界の診断検査率を監視して、病気予防の機会を発見します
- グローバルな接続データを活用して、より深い病理学的分析を行う
- 臨床意思決定支援を強化し、多様な集団や人口統計をより適切にサポートします
- 臨床試験プロトコルと研究デザインのために集団内の疾患を積極的に特定します
臨床試験の募集と管理
- 患者集団内でのパターンを予測しリクルートする
- 高度な患者セグメンテーションに基づくターゲットコホート
- 薬物動態（PK）、薬物反応（PD）、薬物間相互作用（DDI）を予測する
パイプラインを運用する
- リソース計画を最適化して、より賢明な販売戦略を立て、在庫を予測し、効果的に計画を立てます
- 財務および製品の需要を予測する
- 潜在的な不正行為や異常を検出する
- 自然言語処理、光学式文字認識ツール、または機械ベースのフリーテキスト分析を使用して、フィードバックとデータをより効果的にクロールします
クライアントがAIモデルをどのように使用しているか
あるコールセンターは、福利厚生検証モデルに人工知能を適用した後、事前調査時間を60%以上短縮しました。
ある不正検出モデルでは、マークされた注文に不規則なパターンがないか調べ、展開初年度に最大で$100,000の節約が見込まれます。
最近のNASH臨床研究では、既存のデータは、新しい被験者をどこに配置するかに関するAI予測に役立ちました。 54人の潜在的な被験者のうち、34人が陽性反応を示した。
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