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2024-09-21 2
今天分享的是【2024生命科学前景展望报告】报告出品方:毕马威
人工智能和机器学习已从新颖的试验项目跃升至多数行业高管的首要议程。早在人工智能引发大众关注之前,生命科学已经领先于诸多行业,开始尝试释放人工智能在开发和决策支持方面的潜能。医疗技术企业正积极利用机器学习开发设备和诊断工具,以期缩短周期、降低成本并提高质量。
基于机器学习研发的设备可能成为未来最具增长潜能的互联数字健康领域。此外,人工智能在药物研究过程中的应用能够增强制药企业的研发和创新能力,使其与全球范围内的潜在临床试验参与者建立联系,从而加快疗法的上市步伐,并缩短新药的投资回收期限。
尽管人工智能在检测模式、整合结构化和非结构化数据以及预测患者治疗结果方面的能力有目共睹,但释放人工智能在更多领域的潜能尤为重要。充分发挥人工智能工具的价值要求企业具备强大的数据管理和不断拓展运营模式的能力。换言之,“数字化转型”要求企业进行算法之外的转变,部署开发可以颠覆“工作方式”的操作流程和技能。值得注意的是,尽管人工智能和机器学习等先进技术以及智能设备和供应链数字化转型对于生命科学行业实现增长和保持韧性至关重要,但与此同时,高水平的互联也招致了新的安全风险。
一旦爆发类似疫情的其他危机,这种依赖可能对国家安全造成极大冲击。药物短缺在疫情之前就已存在。美国参议院2019年的一项研究发现,有关医药供应链的洞察严重不足,且普遍存在无法追踪供应来源的问题。能否有效预测、避免或缓解短缺取决于数据是否准确。如果大量制药商均使用相同供应商,即使是长期的合作关系也无法确保可靠的原料药供应商不会出现供应安全问题。
假设其中一家供应商出现问题,要找到一家替代供应商绝非易事。因此,提高供应商运营的透明度至关重要,这要求企业加大对数据集成和数据保护的投资力度。经济合作与发展组织(经合组织)在最近的一项研究中强调,生命科学供应链同样易受网络犯罪威胁和假冒产品的冲击。11就网络风险而言,生命科学企业和医疗健康企业持有的患者数据极易遭受网络攻击。据称,在黑市交易中,这些数据比财务数据更为抢手。更为棘手的是,企业对境外和境内第三方供应商的依赖程度与日俱增,生命科学前景展望报告而这些供应商的网络安全水平参差不齐。一旦第三方供应商受到网络攻击,他们与制药企业的紧密联系可能会造成各种可怕影响,例如:1.网络攻击者可能从第三方跳转至制药企业的系统,并在系统中植入病毒,或者获取IP地址或患者的敏感数据
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标签: 生命科学前景展望报告
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