Вие не сте наели доктори, за да прекарват седмицата си в почистване на CSV файлове и ръчно синхронизиране на лабораторни бележки между несвързани инструменти. И все пак, точно това се случва, когато добавите скъп изкуствен интелект към фрагментирана R&D платформа.
Инициативите за изкуствен интелект се забавят, когато моделите не разполагат с контекста на предишни изпитвания, текущи протоколи и ежедневни работни процеси. Този наръчник ви показва как да създадете изкуствен интелект за биологичните науки в рамките на обединено работно пространство като ClickUp, където вашият изкуствен интелект разполага с данните, необходими за намаляване на времето на цикъла в ключови етапи на откриването.
Какво е изкуствен интелект за биологичните науки?
Изкуственият интелект в областта на биологичните науки прилага машинно обучение и обработка на естествен език (NLP) в научноизследователската и развойна дейност, за да ускори анализа, автоматизира извличането на данни и намали ръчната координация. За ръководителите на научноизследователска и развойна дейност това означава да използват модели, за да откриват модели в данните от клиничните изпитвания, протоколите и библиотеките с химични съединения, които са трудни за откриване ръчно.
Ето как изкуственият интелект в работната среда може да промени ситуацията:
На практика екипите прекъсват важната си работа, за да извлекат конкретен резултат от тест от старата база данни, след което проверяват историята на молекулата в няколко системи, за да избегнат повтаряне на неуспешната работа. Тази ръчна проверка е бавна, повтаряща се и податлива на грешки.
Използването на генеративна изкуствена интелигентност в областта на биологичните науки решава проблема с фрагментирането на данни, работни процеси и знания в несвързани инструменти, известен като „разпръскване на контекста”.
📮 ClickUp Insight: Средностатистическият професионалист прекарва над 30 минути на ден в търсене на информация, свързана с работата си – това са над 120 часа годишно, загубени в претърсване на имейли, Slack низове и разпръснати файлове. Интелигентен AI асистент, вграден в работното ви пространство, може да промени това. Представяме ви ClickUp Brain. Той предоставя незабавни прозрения и отговори, като извежда на повърхността подходящите документи, разговори и подробности за задачите за секунди – така че можете да спрете да търсите и да започнете да работите.
💫 Реални резултати: Екипи като QubicaAMF спестиха над 5 часа седмично с помощта на ClickUp – това са над 250 часа годишно на човек – като премахнаха остарелите процеси за управление на знанията. Представете си какво би могъл да създаде вашият екип с една допълнителна седмица продуктивност на тримесечие!
Ключови приложения на изкуствения интелект в биологичните науки
Изкуственият интелект във фармацевтичната индустрия е инфраструктурата, която вграждате в съществуващия си работен процес, за да елиминирате ръчните пречки.
По-долу са представени често срещани приложения на изкуствения интелект в областта на откритията, клиничните операции, производството и прецизната медицина.
Откриване и разработване на лекарства
Неуспехите в късните етапи са скъпи, а откритията чрез проби и грешки увеличават риска от големи разходи за кандидати, които не дават резултат. За да реши този проблем, изкуственият интелект съкращава този процес, като симулира молекулярното поведение, преди да влезете в лабораторията.
Генеративните модели на изкуствен интелект могат да предложат изцяло нови кандидат-лекарства, като същевременно идентифицират потенциални нежелани ефекти месеци по-рано в сравнение с традиционните методи. Можете да очаквате, че те ще изпълняват следните задачи:
- Виртуално проучване на съединения: Оценявайте големи библиотеки чрез изчисления, за да определите приоритетите за физическо тестване.
- Моделиране на протеинови структури: Използвайте инструменти за прогнозиране, за да ускорите разбирането на целите и хипотезите за свързване.
- Оптимизирайте потенциалните клиенти: предсказвайте свойства като стабилност и токсичност, за да намалите риска по-нататък в процеса.
🧠 Интересен факт: Традиционно откриването на ново лекарство означаваше тестване на над 50 000 съществуващи съединения едно по едно – бавен и скъп процес на проби и грешки. Сега изкуственият интелект de novo позволява на учените да проектират изцяло нови молекули от нулата. Това отваря химично пространство с до 10^63 потенциални структури на лекарства. За да го поставим в перспектива, има повече начини за създаване на лекарство, отколкото звезди в наблюдаемата вселена.
Клинични изпитвания и набиране на пациенти
Набирането на пациенти остава най-голямото препятствие в научноизследователската и развойна дейност в фармацевтичния сектор. Ръчното пресяване на хиляди медицински досиета е бавно и податливо на грешки, което често води до забавяне на клиничните изпитвания. Генеративната изкуствена интелигентност във фармацевтичния сектор решава този проблем, като използва NLP за анализиране на неструктурирани клинични бележки и електронни медицински досиета (EHR), съпоставяйки подходящите пациенти с клиничните изпитвания с почти мигновена точност.
Ето кратък поглед върху ролята му:
- Автоматизирайте подбора на пациенти: Намалете времето за скрининг с до 40%, като същевременно осигурите по-разнообразни и представителни групи пациенти.
- Наблюдавайте сигналите за безопасност: Проследявайте постъпващите данни за аномалии и фактори, предизвикващи ескалация.
- Идентифициране на риска от отпадане: Идентифицирайте рано участниците в риск, за да подпомогнете работните процеси за задържане.
🔎 Знаете ли, че... Агентният изкуствен интелект може да съкрати продължителността на клиничните изпитвания с до 12 месеца.
Оптимизация на производството и веригата за доставки
Преходът към сложни, висококачествени терапии, като биологичните продукти, направи производството по-нестабилно. Изкуственият интелект ви прехвърля от реактивно към предсказуемо мислене, като улавя отклоненията в партидите, преди те да доведат до тотална загуба. Можете да се доверите на тази технология, за да:
- Въведете предвидителна поддръжка: Използвайте данни от сензори, за да предвидите повреди на оборудването в производствената зала, като по този начин намалите непланираните престои с около 10 милиарда долара в цялата индустрия.
- Прогнозирайте търсенето с точност: Анализирайте наблюдението на заболяванията и пазарните тенденции, за да предотвратите недостиг на лекарства и излишъци.
- Осигурете веригата за хладилно съхранение: Следете в реално време пратките, чувствителни към температурата, и променете маршрута на логистиката, ако бъде открито потенциално отклонение.
Прецизна медицина и геномика
Персонализираната медицина изисква обработка на геномни данни, която надхвърля възможностите на ръчно работещите екипи. Изкуственият интелект може да помогне за интерпретирането на сложни набори от данни, за да се идентифицират маркери на заболявания и да се подпомогнат по-целенасочени решения за лечение. С негова помощ можете:
- Интерпретирайте вариантите по-бързо: сортирайте геномните резултати за преглед и приоритизиране
- Симулиране на реакция: Моделирайте вероятните реакции към терапиите за генериране на хипотези.
- Открийте биомаркери: Идентифицирайте сигнали, свързани с резултатите от валидиращи проучвания.
💡Съвет от професионалист: Управлението на логистиката на персонализираната медицина е също толкова сложно, колкото и самата наука. Можете да използвате шаблона за управление на запасите за персонализирана медицина на ClickUp , за да проследявате в реално време специфичните за пациента съединения и чувствителни биологични реагенти.
Използвайте този шаблон на ClickUp, за да:
- Записвайте идентификационните номера на пациентите, номерата на партидите и датите на годност с помощта на потребителски полета.
- Следете нивата на запасите и местоположението на доставчиците в лабораториите с запазени изгледи.
- Проследявайте всяка поръчка за конкретен пациент от „Отворена“ до „Завършена“ с ясни статуси.
Предоставяйте специфични за пациента лечения, като използвате шаблона за управление на запасите за персонализирана медицина на ClickUp, за да подобрите резултатите и оперативната ефективност.
Чести предизвикателства при мащабирането на изкуствения интелект в областта на биологичните науки
Закупуването на изкуствен интелект не решава проблемите, ако вашите данни, управление и работни процеси не са подготвени. Разбирането на тези често срещани предизвикателства е първата стъпка към изработването на стратегия, която работи.
Качество и достъпност на данните
Вашите модели са толкова ефективни, колкото данните, до които имат достъп. Ако резултатите от изпитванията са непоследователни или затворени в силози, моделите работят с непълна информация.
За да получите възвръщаемост от инвестицията си в изкуствен интелект, вашите данни трябва да следват принципите на FAIR:
- Намиране: Маркирайте изследванията, за да могат да бъдат открити както от вашия екип, така и от вашите алгоритми.
- Достъпност: Съхранявайте данните в централизирана среда, от която оторизираните системи могат да ги извличат без ръчна намеса.
- Съвместимост: Стандартизирайте форматите, за да можете да комбинирате и анализирате заедно набори от данни от различни лаборатории.
- Многократна употреба: Документирайте метаданните ясно, за да могат бъдещите екипи да надграждат върху стари експерименти, вместо да ги повтарят.
Недостиг на таланти и необходимост от повишаване на квалификацията
Има постоянен недостиг на специалисти с опит в лабораторните науки и науката за данните. Това обаче не означава, че трябва да превърнете вашите молекулярни биолози в експерти по Python. Но трябва да преодолеете комуникационната пропаст между лабораторията и екипа за разработка.
Това помага за изграждането на мултифункционални среди, в които вашите изследователи в областта на биологичните науки могат да взаимодействат с AI инструменти, без да пишат код.
💡Съвет от професионалист: Дайте възможност на екипа си да стане разработчик без сложни умения за кодиране. ClickUp Codegen служи като автономен AI разработчик, който преодолява точно тази празнина.
Чрез интегрирането на агента Codegen директно във вашето работно пространство, изследователите могат:
- Превърнете инструкциите в код: Опишете необходимата корекция на данни или функция на естествен език, за да може Codegen да напише кода и да отвори автоматично pull request в GitHub.
- Премахнете инженерните пречки: Делегирайте техническите задачи на агента директно в екосистемата на ClickUp, вместо да чакате някой да даде приоритет на прост скрипт за данни.
- Повишете грамотността в областта на данните: Осигурете предимството на безкодовия подход, като дадете възможност на нетехническия персонал да създава и внедрява AI екипи, които автоматизират лабораторните и биопроцесните потоци.
Работното пространство, което опростява работата с данни, позволява на вашите изследователи в областта на биологичните науки да се съсредоточат върху интерпретирането на резултатите, а не върху отстраняването на проблеми със софтуера.
Съответствие с нормативните изисквания и управление
В силно регулирана индустрия моделът „черна кутия” е пречка. Независимо дали докладвате на FDA или EMA, вашият генеративен изкуствен интелект в областта на биологичните науки трябва да бъде обясним и подлежащ на одит. В резултат на това не можете да внедрите модел, който достига до клинично заключение без ясен, документиран път.
Успешното мащабиране изисква рамка за:
- Алгоритмична прозрачност: Гарантиране, че всяка прогноза може да бъде проследена до изходните данни
- Намаляване на пристрастията: Одит на обучителните набори, за да се гарантира, че тесните демографски характеристики на пациентите не изкривяват прогнозите.
- Одитни следи: Поддържане на трайна одитна следа от промени, входящи данни и решения
Тези правила за управление на данните не са опционални екстри, а са основни изисквания за използването на изкуствен интелект в GxP среда.
Интеграция със съществуващите работни процеси
Най-често срещаната грешка е закупуването на AI платформа, която не е част от ежедневния работен процес на вашия екип. Ако вашите учени трябва да влизат в отделно приложение, само за да използват модел, те няма да го използват. Всъщност това е още един източник на разрастване на инструментите.
AI трябва да бъде там, където се извършва работата, в противен случай внедряването му ще се провали поради превключването между раздели и повторното въвеждане на данни. Без достъп до вашите проектни планове, документи от изпитвания и разговори на екипа, AI винаги ще работи с непълна информация. Следователно интеграцията става изискване за внедряването му.
📌 Предимство на ClickUp: Уверете се, че изкуственият интелект винаги разполага с пълния контекст на вашите изследвания. Интеграциите на ClickUp поддържат над 1000 приложения, което ви позволява да прехвърляте данни директно в средата за управление на проекти.
- Свържете кода с работата: Свържете дейността в GitHub/GitLab с задачи и експерименти
- Централизирайте документацията: Прикачвайте и търсете файлове, без да напускате работната среда.
- Автоматизирайте предаването: Задействайте задачи и актуализации от стандартни събития за приемане
- Превърнете разговорите в действия: Превърнете ключовите послания в проследими задачи
- Вградете важни табла: Преглеждайте критични визуализации, където се вземат решения
👋 Сбогом на разрастването на SaaS!
Как да приложите изкуствен интелект във вашия работен процес в областта на биологичните науки
Ако се опитате да преобразувате цялата си научноизследователска и развойна дейност наведнъж, вероятно ще се сблъскате с аналитична парализа. Вместо това, фокусирайте се върху набирането на инерция чрез малки, измерими успехи. Ето как става това:
Оценете готовността на вашия екип
Преди да оцените доставчиците, направете обективна проверка на настоящата си инфраструктура. Причината е, че изкуственият интелект в биологията не може да поправи фундаментално неправилна стратегия за данни. За да определите дали сте готови, проверете следното:
- Зрялост на данните: Определете дали резултатите от вашите изследвания са достъпни и добре документирани или разпръснати в различни стари формати.
- Наличност на ресурси: Определете дали разполагате с вътрешни ресурси за управление на пилотен проект или дали се нуждаете от партньор за внедряването му.
- Съгласуваност между заинтересованите страни: Уверете се, че ръководството е ангажирано с дългосрочна стратегия, а не просто търси бързо решение.
Резултат: Извършването на този одит ви помага да идентифицирате конкретните пропуски в данните, които трябва да попълните, преди AI да може да предскаже точно молекулярните взаимодействия или да съпостави пациентите с клиничните изпитвания.
Започнете с примери за употреба с голямо въздействие
Не се опитвайте да направите невъзможното. Вместо това, идентифицирайте конкретно препятствие, където изкуственият интелект може да донесе видима възвръщаемост на инвестицията в рамките на месеци, а не години.
Например, автоматизирането на прегледа на литературата може да спести на вашите изследователи десетки часове седмично, а използването на NLP за подобряване на подбора на пациенти за едно предстоящо проучване може незабавно да намали риска за вашия график. Тези бързи успехи създават вътрешни шампиони, които ще се застъпват за по-широко внедряване в цялата компания.
Резултат: Като стесните фокуса си върху една област с висока степен на триене, вие се доближавате до функционален пилотен проект. Това показва, че вашата инфраструктура може да обработва данни в реално време, като предоставя необходимите доказателства за осигуряване на бюджет за пълномащабно внедряване.
Изградете междуфункционално сътрудничество
Инициативите за изкуствен интелект се провалят, когато са изолирани в рамките на ИТ отдела. За да успеете, трябва да съчетаете вашите експерти в областта, като клиницисти и молекулярни биолози, които разбират от наука, с вашите технически екипи от самото начало.
За целта е необходимо обединено работно пространство, в което и двата екипа могат да проследяват напредъка в една и съща среда. Здравословното междуфункционално сътрудничество, подкрепено от споделена документация и прозрачно проследяване на проектите, елиминира грешките, които забавят сложните проекти за научноизследователска и развойна дейност.
Резултат: Премахването на тези функционални бариери означава, че вашите специалисти по данни не създават модели в вакуум. Вие създавате обратна връзка, при която изследователят може незабавно да сигнализира за аномалия в прогнозата на модела, което позволява усъвършенстване в реално време, което поддържа процеса на откриване на лекарства на правилния път.
Измервайте успеха и повтаряйте
Отнасяйте се към внедряването на изкуствен интелект като към всеки друг научен експеримент, защото не можете да подобрите това, което не измервате. Като начало, определете ясни ключови показатели за ефективност преди стартирането, като например:
- Време за получаване на информация: Проследявайте намаляването на часовете, прекарани в ръчно извличане на данни.
- Намаляване на грешките: Измерете намалението на грешките при ръчното въвеждане на данни в клиничните доклади.
- Скорост на записване: Следете скоростта на набиране на пациенти в сравнение с предишни клинични изпитвания.
Провеждайте редовни ретроспективи, за да усъвършенствате работните си процеси въз основа на тези показатели. В този случай непрекъснатото усъвършенстване е единственият начин да гарантирате, че изкуственият интелект ще остане актуален с разрастването на вашите изследвания.
Резултат: Установяването на тези показатели предоставя неоспорими доказателства за въздействието на изкуствения интелект. Тези данни ви помагат да се откажете от функциите с ниска стойност и да се съсредоточите върху интеграциите, които ускоряват пътя ви към целта за разработване на лекарство.
Как ClickUp подкрепя екипите в областта на биологичните науки, които използват изкуствен интелект
ClickUp е конвергентно работно пространство с изкуствен интелект, където вашите данни за открития, протоколи за изпитвания и комуникация в екипа споделят един и същ контекст. То ви освобождава от разпръснатия контекст, който забавя научноизследователската и развойна дейност, и ви насочва към по-ефективен работен поток.
ClickUp Brain служи като централен интелект за това работно пространство, пакет от AI агенти, които разбират цялата информация от вашата лаборатория.
- Използвайте AI Knowledge Manager, за да откриете конкретни критерии за изпитвания или минали молекулярни открития, като търсите в цялото си работно пространство.
- Използвайте агенти AI Project Manager, за да обобщавате автономно техническите синхронизации в лабораторията и да идентифицирате потенциални рискове във времевата рамка.
- Помолете изкуствения интелект да извлече ключови действия от сложен клиничен протокол и да ги разпредели като организирани задачи.
Super Agents превръща ClickUp Brain от пасивен асистент в активен партньор в научните изследвания в рамките на вашия работен процес в областта на биологичните науки. Те непрекъснато наблюдават експериментите, данните от изпитванията и графиците на проектите, като автоматично отбелязват аномалии в напредъка на изследванията, разкриват потенциални рискове за несъответствие и идентифицират пречки, преди те да забавят откритията.
Чрез свързване на лабораторни данни, протоколи и контекст на изпълнение, Super Agents могат да препоръчват следващи експерименти, да задействат последващи действия и да поддържат съгласуваност между клиничните, регулаторните и изследователските екипи, помагайки на вашата организация да премине от реактивен анализ към проактивно откриване, задвижвано от изкуствен интелект.
ClickUp Brain MAX разширява тази възможност с разговорно мислене в реално време в цялото ви работно пространство. Изследователите могат да задават сложни научни или оперативни въпроси на естествен език или да използват Talk-to-Text, за да диктуват заявки, да генерират незабавно обобщения, да извеждат на повърхността минали открития или да превръщат лабораторните дискусии в структурирани задачи, без да прекъсват активните изследвания.
Можете да използвате ClickUp Brain и в ClickUp Docs. То превръща статичните ви изследвания в динамично хранилище за вашите протоколи и стандартни оперативни процедури.
Тези документи са дълбоко интегрирани с работните процеси на вашия проект. Това позволява на вашите регулаторни и клинични екипи да си сътрудничат в реално време в една среда.
Можете да използвате ClickUp Docs, за да:
- Маркирайте която и да е линия в протокола за изследване и я превърнете незабавно в проследима задача за мократа лаборатория.
- Използвайте вложени страници, за да управлявате масивни IND заявления, като гарантирате, че всяка версия е достъпна за търсене и прозрачна за целия екип.
- Използвайте кодови блокове с подчертаване на синтаксиса, за да документирате биоинформатични скриптове или процеси за обработка на данни заедно с описанието на вашите изследвания.
След като протоколите ви са готови, ClickUp Tasks предоставя инфраструктурата за управление на процеса на открития като производствена линия. Можете да използвате специфични типове задачи, като „Важен етап“, „Лабораторни тестове“ или „Регулаторни документи“, за да предоставите на вградения AI структурираните данни, от които се нуждае, за да разбере естеството на вашата работа и да я приоритизира ефективно.
ClickUp Tasks също:
- Нека изкуственият интелект анализира зависимостите между задачите и крайните срокове, за да предложи кои експерименти трябва да бъдат ускорени, за да се спази графика.
- Използвайте персонализирани полета като „Идентификационен номер на съединението“, „Номер на партидата“ или „Краен срок за регулиране“, за да събирате данни за съответствието при източника.
- Позволете на екипа си да се фокусира върху науката, като използвате изкуствен интелект за автоматично попълване на обобщения на задачите и актуализации на напредъка въз основа на последните им дейности.
За да поддържате контрол без ръчно микроуправление, ClickUp Automations управлява оперативния работен поток. Можете да използвате AI Automation Builder, за да опишете сложни работни потоци на прост английски език, като по този начин гарантирате, че вашите данни остават готови за одит, без учен да се налага да въвежда ръчно данни.
С ClickUp Dashboards можете да очаквате и да получите обща представа за цялата си научноизследователска и развойна дейност. То преобразува данните от работното ви пространство в диаграми, графики и проследяващи напредъка в реално време, които осигуряват видимост на различни показатели. Можете да филтрирате по проект, екип или други критерии, за да видите точно информацията, от която се нуждаете.
🔔 Можете да спестите още повече време, като помолите ClickUp Brain да ви предостави отчет за състоянието и да избегнете изцяло ръчния труд.
Луис Норвуд, ръководител „Връзки с клиенти“ в Pharmacy Mentor, направи преглед на ClickUp:
„Сега, когато имаме ClickUp, не правим едно и също нещо отново и отново и не се чудим кой отговаря за кой проект. Можем да видим кой го ръководи, да го разделим на подзадачи и всеки да види своите отговорности.“
Луис Норвуд, ръководител „Връзки с клиенти“ в Pharmacy Mentor, направи преглед на ClickUp:
„Сега, когато имаме ClickUp, не правим едно и също нещо отново и отново и не се чудим кой отговаря за кой проект. Можем да видим кой го ръководи, да го разделим на подзадачи и всеки да види своите отговорности.“
„Сега, когато имаме ClickUp, не правим едно и също нещо отново и отново и не се чудим кой отговаря за кой проект. Можем да видим кой го ръководи, да го разделим на подзадачи и всеки да види своите отговорности.“
Бъдещето на изкуствения интелект в областта на биологичните науки
Ние се отдалечаваме от инструменти, които просто реагират на предоставените от вас данни, и се насочваме към агентни системи, които проактивно управляват цикъла на научните изследвания. Следователно следващата фаза на изкуствения интелект в областта на биологичните науки ще се фокусира върху предсказуемата автономност чрез следните ключови промени:
- Масово внедряване на автономни AI агенти: Разположете агенти, които автономно изготвят регулаторни документи и синхронизират потоците от данни, за да освободите вашите изследователи за важни работни процеси.
- Модели за прогнозиране на открития: свържете геномни и протеомни набори от данни в един слой, за да разкриете скрити механизми на заболявания и да потвърдите хипотези, преди да преминете към лабораторни изследвания.
- Автоматизирана конфигурация на проучвания: Използвайте изкуствен интелект за интерпретиране на протоколи и автоматично създаване на бази данни за проучвания, като замените ръчното конфигуриране на проучвания от PDF файлове.
- По-интелигентна молекулярна симулация: Разчитайте на усъвършенствани изчислителни технологии, за да симулирате взаимодействията между протеини и лиганди на грануларно ниво, като усъвършенствате водещите съединения за седмици, а не за месеци.
Тези напредъци превръщат изкуствения интелект от пасивен помощник в активен партньор в научните изследвания. Чрез изграждането на основа, която подкрепя агентното мислене, вие гарантирате, че вашата лаборатория е структурно подготвена да води следващото поколение открития.
Ускорете откритията с изкуствен интелект, който познава работата ви
Изолираният AI модел често добавя административни разходи към вече натоварения екип. ClickUp замества това напрежение с конвергентно AI работно пространство, което обединява цялата ви изследователска инфраструктура в една интелигентна екосистема.
Тъй като ClickUp Brain разбира всяка лабораторна бележка и всеки етап от проекта, той може да управлява вашите сложни работни процеси, докато вие се концентрирате върху науката. Освен това, обединяването на специализирани типове задачи, табла в реално време и автономни агенти ви позволява да спрете да съединявате несвързани инструменти.
В крайна сметка, можете да работите с система, която се адаптира към сложността на вашата научна дейност. Регистрирайте се безплатно в ClickUp още днес, за да преведете екипа си от хипотези към открития. 🤩
Често задавани въпроси
Традиционната изкуствена интелигентност анализира съществуващите данни, за да класифицира информацията или да предскаже резултат. Генеративната изкуствена интелигентност прави още една стъпка напред, като създава изцяло ново съдържание, като например нови молекулни структури или синтетични данни за пациенти за симулации.
Традиционните заявки към бази данни разчитат на точни ключови думи и строги филтри, като често пропускат релевантна информация, ако терминологията не съвпада напълно. Търсенето, задвижвано от изкуствен интелект, използва семантично разбиране, за да намери информация въз основа на контекста и значението на вашата заявка, което ви позволява да намерите конкретен резултат от анализ, дори ако не можете да си спомните точното име на файла.
Много от съвременните платформи предлагат интерфейси без код или обработка на естествен език. Това ви позволява да взаимодействате със сложни набори от данни, като използвате заявки на обикновен английски език, вместо да пишете скриптове на Python. По този начин можете да автоматизирате работните процеси или да анализирате данни от клинични изпитвания чрез прост чат интерфейс.
Да, защото по-малките екипи често се сблъскват с най-големи ограничения на ресурсите. Докато екипите в големите предприятия използват изкуствения интелект за мащабируемост, по-малките биотехнологични компании го използват за скорост – автоматизиране на административния хаос при управлението на клиничните изпитвания и прегледа на литературата, така че малък екип от учени да може да се конкурира с резултатите на много по-голяма организация.