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文檔簡介

據(jù)Deloitte公司稱,現(xiàn)在一種藥物的平均研發(fā)成本為22億美元,同時近10年來首輪臨床試驗的成功率一直低于10%,也就是說藥物研發(fā)的投資回報早已不再穩(wěn)定,所以制藥企業(yè)都想盡早完成藥物的上市,迅速回收昂貴的研發(fā)成本。藥物研發(fā)意味著:來自不同地方的眾多專家必須訪問分散的信息,對其進行組合、處理并找出其中的關(guān)聯(lián),這也是研發(fā)過程進展緩慢的原因所在。軟件制造商M-Files在其2019年出品的智能信息管理報告中,向全球1500家公司詢問了他們在數(shù)據(jù)管理方面遇到的問題,并匯總?cè)缦拢?信息迷宮:幾乎近半數(shù)受訪者表示很難找到正確的信息;?版本升級:超過2/3的受訪者表示難以找到文檔的最新版本;?文檔重復:超過80%的受訪者表示他們需要重新創(chuàng)建已有的文檔,因為他們無法在自己的企業(yè)網(wǎng)絡(luò)中找到它。JeffEverham認為,通過采用正確的搜索策略,可以節(jié)省大量的研發(fā)時間,從而加快藥物的上市1太多的研究論文信息過量是使事情變得如此困難的主要原因,這些信息分布在各種各樣的地方,而且據(jù)Gartner公司稱,它們當中的80%不夠系統(tǒng)化,這意味著:沒有易于分析的表格或類似的東西可供直接參考,只有醫(yī)生的筆記、實驗室報告、研究觀察和圖片等。每年都有超過300萬篇研究論文發(fā)表在全球33?000多種專業(yè)期刊上,一個人僅完成閱讀摘要便需要85年。自COVID-19為人所知以來,關(guān)于該病毒的論文便已發(fā)表了50萬篇。2用智能搜索取代關(guān)鍵字匹配研究人員無法通過標準商業(yè)智能和分析工具找到并使用隱藏在非系統(tǒng)化數(shù)據(jù)中的信息,需要比關(guān)鍵字匹配更優(yōu)質(zhì)的新智能搜索技術(shù)來提供有關(guān)主題的上下文信息(就像普通搜索引擎所做的那樣)。企業(yè)搜索軟件產(chǎn)品(如阿斯利康和UCB使用的Sinequa)采用了自然語言和深度學習方面的知識,即人工智能技術(shù)(AI)來優(yōu)化搜索。這些產(chǎn)品能夠了解搜索者的真正意圖,能夠發(fā)現(xiàn)非系統(tǒng)化文本中的關(guān)系和模式,提供相關(guān)且有意義的結(jié)果。Gartner公司便在其推出的數(shù)據(jù)集成工具魔力象限中談到了洞察引擎。3實驗室記錄本中的批評性意見如果某些信息隱藏在難以訪問的系統(tǒng)中,研究人員因無法全面了解藥物的安全性會付出怎樣的代價?如果研究人員因為臨床試驗結(jié)果分散在多個數(shù)據(jù)集中而無法全面了解藥物信息,又會造成怎樣的后果?如果實驗室記錄本或醫(yī)生筆記中的批評性意見被忽視,研究人員會錯過哪些機會?通過采用智能搜索可大幅降低這些問題背后潛藏的風險。例如,阿斯利康公司的內(nèi)部和外部專家每天都會創(chuàng)建大量技術(shù)性很強的文檔:研究文檔、醫(yī)學數(shù)據(jù)庫中的條目、測試報告、專利申請等,此外還有不同專業(yè)領(lǐng)域的研究人員之間的交流信息。在阿斯利康的研發(fā)過程中,每天都有人在集團中尋找有關(guān)特定主題的專家或信息。例如,誰特別熟悉“動脈硬化”?誰了解藥物中的活性成分和活性分子?有哪些關(guān)于副作用和專利的文件?那么如何高效找到這些信息呢?4使用內(nèi)容分析技術(shù)阿斯利康首先嘗試了使用簡單的搜索引擎,根據(jù)其在文件上留下的痕跡來定位專業(yè)人員,但他們發(fā)現(xiàn)最終只有使用企業(yè)搜索軟件才有可能從來源各異的大量數(shù)據(jù)中過濾出正確的信息。內(nèi)容分析技術(shù)基于語義和語言分析,可用于搜索非系統(tǒng)化和系統(tǒng)化的數(shù)據(jù),通過這種方式,用戶可以找到那些根本沒有出現(xiàn)實際搜索詞,而只是有同義詞或內(nèi)容有相似概念的文章。在最初的過程中,阿斯利康使用企業(yè)搜索軟件分析了大約2億份來自研發(fā)領(lǐng)域的內(nèi)部和外部文件,還確定了術(shù)語(同義詞和語義相關(guān)的術(shù)語)之間的特定主題關(guān)系。該索引產(chǎn)生了一個數(shù)據(jù)庫,在搜索掩碼中輸入術(shù)語后,軟件便能從數(shù)據(jù)庫所有關(guān)于該主題的內(nèi)容中找出最好的專家或研究小組,在最短時間內(nèi)組建跨學科的專家團隊,就一個共同主題開展跨地區(qū)的工作,這使得阿斯利康等制藥企業(yè)在將創(chuàng)新研究成果盡快轉(zhuǎn)化為成熟產(chǎn)品方面具有了明顯的競爭優(yōu)勢。5數(shù)以百萬計的SAS記錄數(shù)據(jù)國際制藥企業(yè)UCB也以類似的方式使用了企業(yè)搜索軟件,這家總部位于布魯塞爾的生物制藥企業(yè)在全球擁有8600多名員工,致力于研究和開發(fā)中樞神經(jīng)系統(tǒng)和免疫疾病領(lǐng)域的創(chuàng)新治療方案。在藥物療法的開發(fā)過程中,UCB開展了廣泛的臨床研究,開發(fā)藥物時研究人員必須不斷訪問這一過程中形成的大量數(shù)據(jù)內(nèi)容,以便找到相關(guān)信息進行深入的統(tǒng)計分析。在過去15年里,UCB積累了大約1000萬個文件,相當于20TB的海量數(shù)據(jù),目前這一文件量仍以每年30%的速度增長,這包括超過100萬條、具有數(shù)十億行數(shù)據(jù)的SAS記錄、SAS程序代碼、AS

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