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专业人士的调查中，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”。和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非常感兴趣。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”。
AI工具有潜力转换生命科学公司的信息管理。Machine learning algorithms (which are a core part of AI) can be taught to do all sorts of information management tasks, including translating source documents from one language to another, interpreting unstructured narratives, and -predicting and suggesting activities based on recurrent patterns (e.g. next best call).
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。
这是商业领袖往往完全理解的AI的一个方面，这可能导致挫败感。尽管91％的调查受访者表示，他们想要使用AI，但只有大约60％的人准备这样做了。另外46％的人表示，机器学习是他们最喜欢的服务 - 但不觉得他们可以在目前的产品中找到。
这表明他们认识到需要机器学习算法，使他们的AI梦想成真，但供应商不符合他们的期望。
机器人VS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。
一些供应商的解决方案具有更复杂的解决方案，但由于他们经常来自纯技术公司而不是生命科学专注的公司，他们可能缺乏了解AI工具的最佳用例的行业专业知识。这可能导致算法不收集正确类型的数据，或者以与监管要求的方式使用的方式使用数据，使用户处于不合规的风险。
脏数据困境
虽然，最大的 - 最少讨论的 - 有效AI驱动分析的障碍是数据本身。公司使用到培训算法的许多内部数据库是凌乱的，非结构化的，并且充满了错误。拼写错误，重复数据，缺少字段和不一致的报告策略都导致了阻碍了这些工具的有效性能的“肮脏数据”。
这不仅仅是一个生命科学问题。一experian学习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。
脏数据不是故意的问题。当公司合并数据库时，它会发生在幕后，依赖于不一致的工作流程，并且无法建立正确的报告规则和维护，以保持数据清洁和一致。例如，当未验证名称拼写时，标题不一致地记录，忽略缺少数据，问题堆积。
无论原因如何，直到数据清洁，算法培训都不会产生准确的结果。幸运的是，公司可以使用AI和机器学习算法来解决这个问题 - 如果他们可以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。
从长期来看，可以构建算法以清理脏数据，帮助公司重置其基线进行数据一致性。通过正确的培训，可以教授算法来查找和消除重复，比较名称拼写，填写丢失或不准确的数据，并为进一步的人类干预造出慢性犯罪。与任何机器学习项目一样，清洁数据库需要时间，但它为所有未来的数据驱动的工作设置了阶段。
如果您想确保您的组织准备基于AI驱动的分析进行业务决策，您希望自信地说，数据清洁，一致和准确。
未来证明您的AI战略
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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