Un 44% de los profesionales de las ciencias de la vida está utilizando o experimentar con la IA y el aprendizaje profundo, mientras que el 94 por ciento de esperar un aumento en el uso de la máquina de aprendizaje dentro de dos años.
Estos son los resultados de una encuesta llevada a cabo por el Centro de la Alianza, una organización global sin fines de lucro alianza que trabaja para reducir las barreras a la innovación en las ciencias de la vida I + D.
La organización encuestados 374 vida de los profesionales de la ciencia sobre la IA, aprendizaje de máquina (ML) y la programación neuro-lingüística (PNL). La encuesta encontró interés en estas tecnologías es alta, con casi la mitad (44 por ciento) de los encuestados ya está utilizando o experimentar con AI. Sin embargo, una serie de obstáculos para su aplicación generalizada también fueron identificados – con la experiencia técnica de los más citados de la barrera para la IA (30 por ciento) y para ML/PNL (28 por ciento).
El Pistoia de la Alianza cree que la colaboración entre las partes interesadas es esencial para la superación de estas barreras; que conduce a la 'aumentada' AI que trabaja junto a los seres humanos para obtener resultados positivos. En particular, dada la importancia crucial de datos es para la construcción de algoritmos que revelan información significativa, colaboración a través de estándares de datos, punto de referencia de los conjuntos, y de acceso a datos, será esencial.
La encuesta encontró que más allá de una falta de conocimientos técnicos, cuestiones en torno a los datos son un obstáculo para los proyectos de amnistía internacional.
Específicamente, los encuestados dijo que el acceso a los datos (24 por ciento) y la calidad de los datos (26 por ciento) fueron dos de las barreras más grandes para los proyectos de amnistía internacional dentro de su organización. Estas mismas cuestiones de acceso a los datos (26 por ciento) y la calidad de los datos (19%), que se citó de nuevo cuando los encuestados también se les preguntó acerca de los obstáculos a ML y PNL proyectos. Ciencias de la vida y farmacéutica I + D en la actualidad genera grandes volúmenes de datos, el cual se complementa con el crecimiento de los conjuntos de datos recolectados de la salud de los dispositivos y sensores conectados al Internet de las Cosas (IoT). Sin embargo, el acceso a estos datos y los formatos de datos que se almacenan en, varían enormemente. La calidad de los datos es fundamental para garantizar la AI da información precisa y verdadera salidas; este es un hallazgo importante, y uno que la industria tendrá que superar con el fin de AI para ayudar a los investigadores.
AI tiene el potencial de revolucionar las ciencias de la vida y la salud de todo el camino desde principios de preclínicos de descubrimiento de fármacos a la precisión en la selección de los tratamientos de los pacientes," dijo a Steve Arlington, presidente de La Pistoia de la Alianza. "Nuestros datos de la encuesta muestra que, mientras que las ciencias de la vida de los profesionales ya están explorando cómo AI, ML y la PNL se puede utilizar – hay claras deficiencias en el conocimiento, los datos y las habilidades, que permitirá que más pharma y las empresas de biotecnología para lograr resultados tangibles a partir de AI.
"Los impedimentos para el éxito, tales como la falta de normas de la industria para el formato de datos, deben ser atendidas, si el potencial de la AI y ML es que se dio cuenta. Instamos a aquellos en la industria farmacéutica, la biotecnología y las industrias de tecnología para explorar formas en las que pueden colaborar ahora, para encontrar respuestas a problemas comunes en el futuro."
Cuando se le preguntó sobre el uso de la IA y las tecnologías asociadas, los resultados revelaron aplicaciones son muy variadas. La mayoría (46%) de los proyectos de amnistía internacional en la actualidad tienen lugar a principios de descubrimiento o de investigación preclínica fases; la PNL es también empleado por casi un tercio (30 por ciento) durante la primera fase de la investigación.
Otras aplicaciones de la IA fueron dadas como el desarrollo y la clínica (15 por ciento), y de análisis de imágenes (8 por ciento). Más de una quinta parte (23%) de los encuestados están utilizando ML para la predicción de destino y el reposicionamiento, seguido por el descubrimiento de biomarcadores (13 por ciento) y la estratificación de los pacientes (5%). Sin embargo, la adopción no es universal; un número considerable de los encuestados no están utilizando la función AI (11 por ciento), la PNL (27 por ciento), o ML (30 por ciento), en todos.
Por otra parte, el 8 por ciento de los encuestados admitió que sabía "nada" acerca de la IA y el aprendizaje profundo, destacando la necesidad de una mayor educación y el intercambio de conocimientos.
Esta historia aparece aquí como parte de una cruzada de publicación de acuerdo con la Computación Científica Mundial.
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