机器学习是一个生命科学行业中获益呢?

人工智能(AI)和机器学习(ML)在生命科学行业快速发展的学科。人工智能的应用仅在医疗预计将增长到2022年必威手机APP的超过80亿美元(全球)。几乎一半的全球生命科学专业人士使用,或使用感兴趣,人工智能在某些方面的工作。

医疗行业必威手机APP是竞争和动态性质。AI工具是极具吸引力的这个行业,因为他们已经成功在临床研究中,试验管理、监管和市场准入以及商业应用有效性。AI /毫升已经通过那些需要进入更深层次的市场洞察力工艺真实世界数据驱动策略与速度和精度betway必威怎么提款。AI /毫升,集成到一个医疗公司的分析策略,取代直必威手机APP觉和基于规则的决策。它提供了以证据为基础的见解,可以揭示复杂的模式与病人的betway必威怎么提款行为,健康状况,HCP处方,和销售,以前未被发现。必威手机APP

AI /毫升的进步,加上日益普及的医疗数据(例如从药店、保险公司、医疗保健专业人士(HCP),实验室,电子病历(EMR)、营销活必威手机APP动,和社交媒体),提供生命科学行业丰富的洞察力和竞争优势的承诺与医疗前进的能力。betway必威怎么提款

AI /毫升是新古典统计术语吗?

机器学习首次出现在计算机科学研究在1950年代。为什么,毕竟这些几十年,是生命科学产业最后这个家族分析感兴趣?简单的答案与数据存储和数据处理能力。从那时起,都有了惊人的增长,现在是负担得起的企业使用机器学习。考虑到成本的一小部分,智能手机现在有更多的存储空间和计算能力比大型机在80年代。

机器学习从众多的研究领域:人工智能、数据挖掘、统计,和优化。数据(文本)开采使用的数据存储和数据操作技术准备的数据分析。必威官方在线然后,随着数据挖掘任务的一部分,统计或机器学习算法可以检测数据内的模式和新的数据进行预测。

当比较经典统计机器学习,我们经常去看看假设所需的数据分析功能可靠。经典统计方法通常要求数据有一定的特点,经常使用只有少数特性(称为协变量或预测)产生的结果,而机器学习模型可能使用成百上千的参数在一个以计算机为基础的方法来发现数据之间的相似之处和模式。

异同经典统计和机器学习是一个话题,引起许多讨论报纸和博客。这里有一些要点值得一提:

经典统计,数学的一个分支,它几乎总是开始于一个假设,假设一些结构性数据中存在的关系。它使用概率论和潜在分布,通常是应用:

• 低维问题,那些拥有有限数量的潜力,预测、研究人群,或较小的样本大小。
• 当你需要知道更多关于数据和预测的性质做出准确的推断下的人口研究。
• 当你有更多的结构化和完整的数据集。
• 当您想要创建一个科学可靠的样本数据集从人口为了进行有效的推论并得出公正的结论。

在生命科学行业,经典统计方法的使用是研发的基础活动和同行评议,现实世界的出版物。统计分析计划在这个学科必须坚持预定义的行业标准。这种情况下包括随机临床试验分析和病人的分析,如生存分析比较持久性指标跨多个组。

机器学习是更多的探索性和更少的依赖先天的假说或假设。算法通常比统计同行更复杂,通常需要设计决策迭代训练过程开始之前。这是由于工程特点的困难造成的大量的输入(高维数据集)和包含非结构化数据(例如文本数据)。

• 机器学习的主要是关于创建预测模型,使用监督和非监督学习分类问题。它不需要先验假设底层人口变量和分布之间的关系。

尽管有这些差异,在很多种情况下,经典统计和ML采用类似的方法,因此,彼此重叠。例如,逻辑回归是一个技术毫升借用领域的统计数据。它广泛用于分类问题,如分割和预测组任务。

这里有一个快速的总结经典统计和机器学习的区别:

	经典的统计数据	机器学习
方法	数据生成(随机)的过程	算法模型
司机	数学、概率论	拟合数据
焦点	假设检验,可解释性	预测精度(精度和召回)
数据大小	Low-Med	大数据
维	主要用于低维	高维度数据
推理	参数估计、预测、估计错误	模式识别
模型的选择	参数意义(假定值),拟合优度	交叉验证的预测准确性分区的数据
流行的工具	R,情景应用程序	Python
可解释性	高	地中海

的含义是什么医疗行业使用AI /毫升?必威手机APP

对于生命科学公司,了解古典统计的利弊和AI /毫升时重要的投资在您的业务。几个关键的特定于行业的条件会导致决策者采用机器学习解决方案。例如:

• 几个医疗数据的高维特性和功能要求产生强大的预测模型。必威手机APP
• 大型数据集(大数据)与数以百万计的记录,由结构化和非结构化数据。
• 罕见疾病的人口数据,产生不平衡的群体,需要复杂的数据工程步骤模型拟合。
• 需要动态算法基于机器学习正确部署平台,可以利用数据刷新频繁,市场的变化,提高模型的性能随着时间的推移,同时保持相关性。

有效地部署AI /毫升技术可以改变一个商业策略,给决策者必威官方在线在市场上的优势。然而,它只能当组织有一个机器学习策略与所有必要的元素:

• 接触不同行业的数据集和主题专家。
• 处理医疗数据远比一个想象的必威手机APP更复杂,部分是由于数据来源和变量的多样性水平的完整性,需要复杂的数据工程步骤数据归责和规范化。
• 深医疗行业必威手机APP和管理知识,包括知识的数据隐私法律。
• 先进的人工智能/毫升的技术必威官方在线允许高效的概念和解决方案交付证明
• 专业技术构建人工智能/ ML算法适合的目的,产生有意义的见解。betway必威怎么提款数据科学家,最熟练的分析专家,需要一个独特的混合计算机科学、数理统计和专业知识。大多数数据科学家们培训行业,如零售、金融服务、和沟通/社交媒体,让有经验的医疗数据科学家很难找到。必威手机APP

考虑到许多挑战,有奖励吗?

人工智能和机器学习可以提供前所未有的见解,可以正面影响商业活动和支持医疗组织内各种功能。betway必威怎么提款必威手机APPAI /毫升方法已被证明一直在更少的时间比传统的评估提供更准确的结果。获得最大的受益于投资需要采用一种长期战略和执行分析的新方法,而不是寻求短期利益。

策略包括:

• 从小型项目和规模随着时间的推移。你不会那么不知所措处理大数据。
• 定义明确的业务目标。AI /毫升不能神奇地猜你想做什么!
• 你将如何衡量成功的计划。随着时间的推移AI /毫升积累知识。要有耐心,并且准备一个迭代过程,获得更好的和提供增量效益(ROI)随着时间的流逝。
• 成功需要文化来分析在组织内的变化。您将需要建立信任对AI / ML-driven预测和说明性的结果。接收行动计划里的舒适度设计的一台机器将个体与个体差异。
• 最后要记住,适当的设计和实现的时候,AI / ML-driven见解工作!betway必威怎么提款不要害怕创新。业内很多人已经这样做了。在IQVIA,我们开展了全球数以百计的项目和证明重要的医疗保健公司的投资回报。必威手机APP

结论

经典统计和机器学习需要共存;的使用与另一个应该基于分析的问题。在某些场景中,他们各自有不同的用途。另一方面,他们可能会重叠。问题不是是否应该采用一种方法为代价,而是要确定哪些是最适合给定的业务情况。

机器学习正在成为主流。有效利用机器学习在商业需要开发一个理解毫升在更广泛的分析环境,熟悉验证应用程序,预计你可能面对的挑战使用它在您的组织,和学习的领导人。考虑一个机器学习组织内部的整体视图。数量和种类的数据,结合重大医疗保健行业的监管要求,提出了一个挑战。必威手机APP然而,如果医疗公司可以顺必威手机APP利度过这一挑战,他们面临一个unpreceded机会来回答复杂的问题关于如何最好地展示其产品的价值,工艺信息,并执行销售策略,提供商业上的成功。

在接下来的几个博客的AI / ML系列中,我们将演示成功故事,AI /毫升已经应用于临床和商业团队带来竞争优势。

如果你有问题或评论关于这个博客或想讨论你的生意如何变换使用传统统计机器学习,接触Pierre.St-Martin或Canadainfo@iqvia.com。