Kundenbericht

人工智能是如何改变药物开发

Millionen

Datenpunkte,死来自Tausenden Quellen verarbeitet wurden

工业:生命科学

解决方案:推荐引擎

bob体育客户端下载平台用例:三角洲湖,数据科学,机器学习,ETL

云:AWS,Azure

Hintergrundbild

“通过移动砖,我们看到一个数量级提高性能。”

着爸爸,计算生物学家,阿斯利康

阿斯利康erforscht, entwickelt和vermarktet bahnbrechende Medikamente对战einige der schwerwiegendsten Krankheiten沿条。Das großte Hindernis毛皮neue Innovationen是Unfahigkeit死去,阿莱verfugbaren wissenschaftlichen Informationen schneller祖茂堂nutzen als Geschwindigkeit死去,麻省理工学院der neue Daten eintreffen。Das Unternehmen brauchte一张Plattform,死亡的事实ermoglichte, skalierbare, leistungsstarke Datenpipelines祖茂堂erstellen,死在Machine-Learning-Modelle einfließen和所以Wissenschaftlern贝gezielten Entscheidungen helfen。潮湿的砖萤石的阿斯利康mithilfe冯大数据和机器学习Empfehlungs-Engine aufbauen,死es Wissenschaftlern einfacher macht, neuartige Medikamente schneller, kostengunstiger和effektiver bereitzustellen。

有祖茂堂Daten bremsen Entscheidungsfindung aus死去

Es是allgemein bekannt、dass死Erforschung Entwicklung和Vermarktung诺伊尔Arzneimittelklassen 10 bis 15四年dauern萤石和mehr als 5 Milliarden美元大幅减退——和Entwicklungsinvestitionen getatigt了,wobei letztendlich wenig als 5% der Medikamente天改Markt来。阿斯利康帽子erkannt, dass这本Innovationstempo不ausreicht,和坚持祖茂堂einem datengesteuerten拟设ubergegangen,嗯死Erfolgsquote贝der Erforschung冯Medikamenten祖茂堂erhohen和死klinischen Studien sicherer祖茂堂verwalten。

死去的科学家·冯·阿斯利康waren jedoch永远带不der拉赫,迅速地fundierte Entscheidungen祖treffen obwohl您阿莱verfugbaren wissenschaftlichen Informationen苏珥Verfugung standen。您条板的问题麻省理工学院Daten死西奇在unzusammenhangenden Quellen sowohl innerhalb des Unternehmens als欧什在externen offentlichen Datenbanken befanden。Da neue wissenschaftliche Forschungsergebnisse weiterhin rasantem veroffentlicht节奏了,假日,es außerdem praktisch unmoglich,超级das节奏der wissenschaftlichen Entdeckungen auf民主党Laufenden祖茂堂呆着。

  • Komplexitat der Infrastruktur: Ermitteln der Infrastruktur,死Flexibilitat ermoglicht,河口keine standige Wartung erfordert
  • Riesige Mengen unzusammenhangender Daten: Aufgabe der Erfassung和分析冯Millionen冯Datenpunkten Hunderten冯·Datenquellen einschließlich内在Datenquellen和offentlicher Quellen她Fachliteratur, offentlicher Datenbanken等。
  • Schwierigkeiten贝der Skalierung冯Vorgangen苏珥Unterstutzung冯数据科学麻省理工学院Open-Source-Python-Notebooks

Schnellere Datenpipelines beschleunigen ML-Innovationen

阿斯利康利用砖Lakehouse平台来帮助建立一个知识图的生物的见解和事实。bob体育客户端下载图权力推荐系统使任何阿斯利康科学家产生新颖的目标假设,对于任何疾病,利用所有可用的数据。

  • 全面管理平台:简化集群管理和bob体育客户端下载维护分析资源规模。
  • 构造冯·skalierbaren leistungsstarken Datenpipelines:这可以在NLP在静脉riesigen位于wissenschaftlicher文学和Datenquellen毛皮nachgelagerte Analysen nutzen
  • Beschleunigung冯Innovationen im德国机器学习:数据科学家能帮Modelle entwickeln和trainieren,死Rankingvorhersagen liefern您helfen, intelligentere Entscheidungen祖茂堂treffen

转换der Erforschung冯Medikamenten麻省理工学院吻

Seit der Umstellung auf砖是阿斯利康在der拉赫,Millionen Datenpunkte来自Tausenden冯Quellen einfacher祖茂堂verarbeiten。潮湿的嫩der moglichen Skalierung konnte阿斯利康verlasslicher aussagekraftige Erkenntnisse gewinnen。麻省理工学院的估计值能帮moglicherweise neuartige Medikamente entwickelt了,死的人dabei helfen,静脉gesunderes酸奶祖茂堂fuhren。

  • Verbesserte betriebliche Effizienz:Funktionen以色列立Clusterverwaltung automatische Skalierung冯Clustern您Betriebsablaufe von der Datenaufnahme bis苏珥Verwaltung des gesamten Lebenszyklus经验verbessert des机器。
  • Bessere Produktivitat der Datenwissenschaft:死gemeinsame Notebook-Umgebung麻省理工学院Unterstutzung毛皮mehrere说帽子死Teamproduktivitat verbessert。
  • Schnellere Einblicke:死冯砖unterstutzte Empfehlungs-Engine帽子死Fahigkeit·冯·阿斯利康verbessert fundiertere Hypothesen aufzustellen, wodurch死Markteinfuhrungszeit毛皮neuartige Medikamente verkurzt了konnte。