生命科学专业人士想要人工智能（AI）工具，他们现在就想要。
在我们最近对300名生命科学IM专业人员进行的调查中，91%的受访者表示他们希望“在所有数据管理活动中显著增加人工智能（AI）的使用”。与几乎所有其他行业一样，这些生命科学专业人士对预测分析和自动化数据管理的前景很感兴趣。他们感到兴奋是对的。
但调查还强调，只有40%的人对其IM解决方案中当前的AI功能“非常满意”。
人工智能工具有潜力改变生命科学公司的信息管理。机器学习算法(人工智能的核心部分)可以被用来完成各种各样的信息管理任务，包括将源文件从一种语言翻译成另一种语言，解释非结构化的叙述，以及基于循环模式(如次优调用)预测和建议活动。
但这些并不是可以在一夜之间部署的即插即用解决方案，它们可以神奇地解决所有数据管理问题。机器学习算法需要适应行业的特殊性，然后经过培训来完成这些任务，这需要时间、分析和市场专业知识，以及大量干净的数据来学习。这些数据集越大、越一致，算法的结果就越准确。
这是人工智能的一个方面，商业领袖往往不能完全理解，这可能会导致挫折。尽管91%的受访者表示他们想要使用人工智能，但其中只有约60%的人准备这么做。另有46%的人表示，机器学习是他们最喜欢的服务，但觉得目前的服务无法提供。
这表明，他们认识到需要机器学习算法来实现他们的人工智能梦想，但供应商没有达到他们的期望。
机器人与算法
问题的一部分在于，人工智能可以做什么的想法与当前一代人工智能解决方案真正能够提供什么之间往往存在不匹配。目前可用的大多数功能仍然依赖于传统的基于规则的自动化，而不是完整的机器学习解决方案。这些基于规则的机器人可以用于手动任务的自动化，但它们不够聪明，无法破译数据的含义，也无法确定某些东西是否需要人类的注意。
一些供应商有更复杂的解决方案，但由于它们往往来自纯技术公司，而不是专注于生命科学的公司，它们可能缺乏行业专业知识，无法理解人工智能工具的最佳用例。这可能导致算法不能收集正确类型的数据，或者使用数据的方式与监管要求不一致，将用户置于不合规的风险中。
脏数据困境
然而，对于有效的人工智能分析来说，最大的障碍之一是数据本身。许多公司用来训练算法的内部数据库都是混乱的、无结构的，而且充满了错误。拼写错误、重复的数据、缺失的字段和不一致的报告策略都会导致“脏数据”，从而阻碍这些工具的有效性能。
这不仅仅是一个生命科学问题。一益百利研究发现美国各行业的组织认为他们32%的数据不准确；91%的受访者认为他们的收入受到不准确数据的负面影响。
脏数据不是一个故意的问题。当公司合并数据库，依赖不一致的工作流程，并未能建立适当的报告规则和维护以保持数据干净和一致时，这种情况就会在幕后发生。例如，当名称拼写没有得到验证、标题记录不一致、丢失的数据被忽略时，问题就会堆积起来。
不管是什么原因，直到数据被清理，再多的算法训练也不会产生准确的结果。幸运的是，公司可以使用人工智能和机器学习算法来解决这个问题——如果他们能找到合适的供应商来帮助他们做到这一点。
在短期内，能够访问大型全球医疗保健数据集的信息管理供应商可以为客户提供大量干净的数据来训练他们的算法，从而消除了这些项目依赖于他们自己较小且一致性较差的数据库的需要。这lol买外围用什么软件将从早期人工智能和机器学习部署中产生更快、更可靠的结果。它还可以帮助商业领袖证明这些工具的价值，以支持人工智能创新的进一步投资。
从长远来看，可以建立算法来清理不干净的数据，帮助企业重新设定数据一致性的基线。通过正确的训练，可以教算法找到并消除重复，比较名称拼写，填充缺失或不准确的数据，并标记长期错误，以便进一步的人工干预。与任何机器学习项目一样，清理数据库需要时间，但它为未来所有数据驱动的努力奠定了基础。
如果你想确保你的组织已经准备好基于人工智能驱动的分析做出商业决策，你就需要确信这些数据是干净的、一致的和准确的。
面向未来的AI策略
信息管理领域仍有大量炒作，因此生命科学公司应该明智地选择其供应商。这些投资的理想合作伙伴将拥有生命科学行业的成熟经验、访问大型多样化全球数据集的能力，以及为特定生命科学用例构建算法的经验。他们还应该能够提供一种技术，展示长期计划，以发展他们的人工智能产品，满足生命科学客户的需求。
生命科学行业仍处于人工智能和生命科学机器学习的初级阶段，但潜在的影响是巨大的。这些工具有望提供见解，从而节省时间和成本，加速药物开发，增强目标销售和营销战略，从而获得更好的底线结果。选择合适的合作伙伴，投资时间创造干净和一致的数据是最好的方式来加速这种演变，并为AI驱动的未来奠定坚实的基础。王者荣耀kpl外围投注
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