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印孚瑟斯:2024年生命科学:未来趋势报告(英文版)(72页).pdf

上传人: Kell****reet 编号:173399 2024-08-28 72页 2.98MB

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1、LIFE SCIENCES:TRENDS FOR THEFUTURE#BreakthroughsForLife2Life Sciences:Trends for the Future|External Document 2024 Infosys LimitedKnowledge InstituteKnowledge Institute2Life Sciences:Trends for the Future|External Document 2024 Infosys Limited3 External Document 2024 Infosys Limited|Life Sciences:Tr

2、ends for the FutureKnowledge InstituteTable of contentsKnowledge Institute3Foreword 4Executive summary 6Trend 1:Generative AI promises innovation and enhancements to the life sciences value chain 10Trend 2:AI and behavioral science transform digital therapeutics 18Trend 3:From traveling salespeople

3、to digital feedback loops:The future of life sciences sales and marketing 26Trend 4:The increase in virtual trials tips the balance toward remote interactions,improves patient data,and lowers the cost of clinical trials 34Trend 5:The rise of intelligent pharma manufacturing 42Trend 6:The new pharma

4、supply chain:Collaboration anddata 50Trend 7:Knowledge sharing and data integration build stronger healthcare ecosystems 58 External Document 2024 Infosys Limited|Life Sciences:Trends for the Future4Life Sciences:Trends for the Future|External Document 2024 Infosys LimitedKnowledge InstituteThe life

5、 sciences industry is on the brink of a new era of innovation.From AI-powered clinical trials to digital patient companions,every industry process and touchpoint is being reimagined or upended.Theres never been a more exciting time in life sciences.Whether youre in the pharmaceutical,biotech,medical

6、 devices,or animal health sector,theres abundant opportunity to catalyze change in every part of the value chain.Data-driven platforms can uncover gene therapies,mobile apps can aid remote patient management,and cloud platforms can drive valuable supply-chain synergies.The biggest needle-mover thoug

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本文主要讨论了生命科学领域中七个关键趋势,这些趋势由数字技术和人工智能(AI)推动。 1. 生成性AI(Generative AI)将在整个生命科学价值链中发挥创新和效率提升的作用,但同时也需要企业实施严格的负责任和可解释的AI保障措施。 2. 数字疗法(Digital therapeutics)将在未来十年内快速增长,这些新工具将推动个性化治疗,提高现有药物和设备的疗效,增加对患者数据的访问,并加强品牌定位。 3. 销售和营销的虚拟化改变了组织与医疗保健提供者互动的方式。最初由大流行推动的转向虚拟互动增加了对混合销售专业人员的采用,这些专业人员由数字工具提供支持。 4. 混合和虚拟临床试验将成为常态,节省时间和金钱,并创建一个多元化的患者池,从而导致更准确的结果,加快招募速度,并减少患者退出率。 5. 智能制造将使生命科学行业从行业技术落后者转变为领导者,因为新疗法的生产将推动比其他行业更快的进展。 6. 供应链弹性将成为管理其多样化的小分子和大分子药物组合的组织的一个必要条件。转向企业平台,在全球范围内提供规划,同时确保对原材料和药物产品在区域范围内的可见性,将使灵活的供应链网络能够满足其增长需求。 7. 跨医疗保健生态系统中的数据和洞察整合将导致变革性的新产品和商业成功,因为数据、模型和知识在整个组织价值链中得以共享。
生命科学领域中生成式AI的应用前景如何? 数字疗法如何改变患者护理和药物开发? 虚拟临床试验如何提高患者参与度和数据质量?
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