基因AI在生命科学中的价值究竟藏在哪？_16页_7mb

基因AI在生命科学中的价值总结

核心内容

基因人工智能（Gen AI）正在深刻影响生命科学行业，为公司提供创新解决方案，以应对日益增长的成本压力、竞争加剧和技术变革。Gen AI不仅有助于优化业务策略，还能够提升医护人员与患者参与度、改善软件开发效率、增强员工体验以及推动研发创新。

主要观点

• 业务策略优化：Gen AI被广泛用于数据驱动的决策，帮助公司更好地规划研发、合规和合作关系。57%的受访者将改善业务策略列为首要目标，85%认为其在未来12-18个月内将变得更加重要。
• 患者与医护人员参与度提升：Gen AI通过自动化服务、虚拟助手、情感分析和个性化建议等方式，提高患者依从性和医护人员效率。55%的受访者希望利用Gen AI改善参与度，70%计划在未来12-18个月内更专注于这一目标。
• 软件开发效率提升：Gen AI显著加快了软件开发流程，提高了效率。53%的受访者认为这是重要目标，87%预计其在未来12-18个月内将发挥更大作用。
• 员工体验改善：Gen AI通过智能搜索、自动化任务和增强支持工具，提高员工满意度和生产力。51%的受访者将改善员工体验列为首要目标，46%已经从中获得显著价值。
• 研发创新与效率提升：Gen AI在药物发现、临床试验优化、分子设计和蛋白质结构预测等领域展现出巨大潜力。42%的受访者计划投资于Gen AI研发，91%的部门已实现中等或显著价值。

关键信息

1. 业务策略改善

• 目标与趋势：57%的公司将改善业务策略列为Gen AI的首要目标，85%认为其在未来12-18个月内将变得至关重要。
• 挑战：32%的受访者表示需要帮助优化战略路线图，表明在战略规划方面存在较大需求。
• 案例：赛诺菲正在通过Gen AI平台优化业务决策，成为制药行业AI应用的先驱。

2. 医护人员与患者参与度提升

• 关键应用：包括自主服务、增强支持、虚拟助手、情感分析和个性化建议。
• 现状与趋势：55%的受访者希望利用Gen AI改善参与度，70%计划在未来12-18个月内更重视这一目标。
• 趋势分析：企业倾向于增强支持而非完全自动化，64%的增强支持企业计划扩大使用规模。

3. 软件开发效率提升

• 影响：Gen AI加快了开发流程，提高了效率，尤其对预算有限的公司更有利。
• 数据洞察：Gen AI使数据洞察对所有员工更加可访问，提升了数据利用效率。
• 用例：包括自动创建技术设计、集成AI到诊断软件、提高医院系统同步性等。

4. 员工体验优化

• 价值实现：89%的部门已实现中等或显著价值，表明员工体验是Gen AI的重要应用领域。
• 应用方向：包括智能搜索、摘要、数据分析、创造力和内容生成等工具。
• 趋势：77%的受访者预计将在未来12-18个月内利用Gen AI改善员工体验。

5. 研发创新与效率提升

• 潜力领域：包括精准医学、药物发现、临床试验优化、分子设计和蛋白质结构预测。
• 信心与投资：40%的受访者认为Gen AI在研发中将变得非常重要，38%认为其将变得非常重要。42%计划投资Gen AI用于研发。
• 合作案例：SoftServe与NVIDIA合作加速药物发现，百时美施贵宝利用Gen AI平台发现免疫和炎症指标候选化合物。

价值实现与挑战

• 当前价值：92%的医疗保健专业人员/患者体验部门、92%的市场营销与销售部门、91%的研发部门以及89%的员工体验部门已实现中等或显著价值。
• 挑战：
  • 68%的公司尚未实现最高商业价值，其中一半预计将在未来12个月内实现。
  • 45%的受访者表示担心未能充分利用Gen AI提升运营效率。
  • 42%的受访者担心在研发中能否有效利用现有资源。
  • 试点和原型开发是主要挑战之一，近一半的公司面临困难。
  • 数据安全性和语言模型精度是第二和第三重要的改进领域。
  • 战略路线图的完善是行业内的最大需求，占32%。

建议与实施路径

SoftServe提出了五条建议，帮助生命科学公司更好地实施Gen AI：

1. 专注于高价值、低风险的用例：优先选择能快速带来商业价值的Gen AI应用场景。
2. 对齐组织战略：确保所有部门围绕Gen AI的整合进行协同。
3. 清理和组织数据：高质量数据是构建有效AI系统的基础。
4. 整合数据源：在将数据输入Gen AI模型前，确保数据源的统一和整合。
5. 选择经验丰富的技术合作伙伴：与具有验证能力和行业理解的合作伙伴合作，以加速Gen AI的采用和成功实施。

合作与战略

• 外部合作：32%的受访者正在与外部服务提供商合作进行数据治理，以优化数据管理和战略路线图。
• 技术合作伙伴：SoftServe与亚马逊、谷歌云、微软和英伟达建立了战略合作伙伴关系，具备实施Gen AI的能力和资源。

方法论

• 研究范围：777名全球决策者参与，其中52名来自生命科学行业。
• 调查内容：涵盖Gen AI技术、基础设施、技能发展、治理策略及价值实现情况。
• 研究时间：2024年1月至2月进行。

关于SoftServe

• 公司简介：SoftServe是一家领先的IT咨询和数字服务提供商，专注于数字工程、数据与分析、云和AI/ML。
• 行业经验：拥有30多年的经验，为高科技、金融、医疗保健、生命科学、零售、能源和制造业提供卓越的数字解决方案。
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