人工知能 (AI)
当社の才能豊かなデータサイエンティストチームは、お客様と協力して、製品の開発パイプラインの中で想定されていない機会を特定し作業の効率化を図る AI のモデルやプロセス、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の発見
- 診断検査の受検率をモニタリングし、疾病予防の機会を探る
- オンラインでつながったグローバルデータを活用し、より掘り下げた病理学的分析を行う
- 臨床意思決定支援を向上させ、さまざまな属性の集団に対するサポートを強化する
- 治験のプロトコルと試験デザインを念頭に集団内の疾患を積極的に特定する
治験管理 / 参加者のリクルート
- 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をもとにコホートを絞る
- 薬物動態（PK）、薬物反応（PD）、薬物間相互作用（DDI）を予測する
パイプラインの運営
- リソース計画を最適化し、よりスマートな売り上げの創出、在庫の予測、効果的な計画を行う
- 財務上の需要および製品需要を予測する
- 潜在的な不正や異常を検出する
- 自然言語処理や光学式文字認識ツール、機械ベースのフリーテキスト分析を用いてより効果的にフィードバック / データのクローリングを行う
お客様の AI モデル活用例
あるコールセンターで給付金確認モデルに人工知能を導入したところ、以前よりも確認の所要時間が 60% 以上短縮されました。
また、ある不正検出モデルで、フラグが立てられた注文に不規則なパターンがないか調べた結果、発売を開始した年に最大 100 000 ドル（推定）を節約することができました。
さらに最近の NASH の臨床研究では、AI が新しい被験者の場所を特定する際に既存のデータが利用され、見つかった被験者候補 54 人のうち 34 人に陽性の判定が出ました。
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