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印孚瑟斯：2025 AI商业价值雷达报告：生命科学行业版（中译版）（24页）.pdf

上传人： Kell****reet 编号：723842 2025-07-04 24页 1.71MB

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1、AI BUSINESS VALUE RADAR:LIFE SCIENCES EDITION#BreakthroughsForLife2AI Business Value Radar:Life Sciences Edition|External Document 2025 Infosys LimitedKnowledge InstituteKnowledge Institute2AI Business Value Radar:Life Sciences Edition|External Document 2025 Infosys Limited3 External Document 2025 I

2、nfosys Limited|AI Business Value Radar:Life Sciences EditionKnowledge InstituteTable of contentsKnowledge InstituteIntroduction 4Where AI works 6AI requires transformation,investment 10The workforce opportunity 12Spend,transform,train 16Appendix A:Use case types used in the survey 17Appendix B:Resea

3、rch approach 20Contributors 213 External Document 2025 Infosys Limited|AI Business Value Radar:Life Sciences Edition4AI Business Value Radar:Life Sciences Edition|External Document 2025 Infosys LimitedKnowledge InstituteLife sciences companies are ahead of the pack in achieving value from artificial

4、 intelligence(AI),according to a new Infosys study.We surveyed 3,798 business leaders for the Infosys AI Business Value Radar and found that about 20%of AI use cases deliver on all business objectives,and 30%of use cases deliver on some objectives.(See Appendix A for methodology and more details on

5、use cases studied.)Focusing specifically on life sciences operations,we found that 28%of AI use cases deliver on all business objectives(vs.19%across all industries)and an additional 37%(vs.32%)have delivered on some objectives.Life sciences organizations have achieved more positive impact from AI,c

6、anceled fewer AI projects,and had fewer AI use cases in the sandbox(Figure 1).Thats better than practically all other industries.Life sciences companies have typically lagged in adopting new technologies.Extensive regulatory approvals for new software and processes limit how pharmaceutical organizat

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根据文章内容，以下是关键点的概括： 1. 生命科学公司在人工智能应用方面领先，28%的AI用例实现了所有业务目标，37%实现了部分目标，优于其他行业。 2. AI在生命科学领域的应用包括临床试验信息翻译、临床结果摘要生成、放射学扫描中的肿瘤识别、生物统计分析以及监管文件起草。 3. 生命科学公司通常在新技术采用方面滞后，但严格的过程导向工作与生成式AI工具的实施要求相匹配。 4. 生命科学公司通过投资AI和数字化系统转型，可以进一步释放AI的商业价值，尽管这需要投入成本和努力。 5. 员工对AI的准备程度越高，AI实现商业价值的可能性越大。提高员工对AI的接受度和使用是生命科学公司的巨大机遇。 6. AI在药物发现方面的应用尚未频繁产生商业价值，但随着AI的快速发展，未来有望取得突破。 7. 生命科学公司应加大在AI、系统转型和员工培训方面的投入，以释放AI的更大商业价值。
生命科学公司如何利用AI？ AI在药物发现中扮演什么角色？ 生命科学公司如何准备AI人才？
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