数字革命已经到来——它正在改变医疗保健的未来。从加速研究到改善患者护理，人工智能（AI）、数据分析和尖端技术的整合正将整个行业推向一个以颠覆为常态的新时代。
然而，数字化转型不仅仅是升级技术那么简单。它需要一种根本性的思维转变，重点在于建立坚实的数据基础，从而在自动化、预测和个人化日益主导的世界中推动有意义的进步。
数据是当今数字景观的基石，因为它为这些基于AI的技术提供了学习、适应并提供可靠结果所需的燃料。随着AI变得越来越复杂，其有效性完全取决于所依赖的数据的质量和完整性。没有强大的数据支持，即使是最精心设计的战略和计划也会建立在不稳固的基础上。
在我在凯捷美洲公司28年的职业生涯中，我服务过各行各业的客户。特别是在生命科学行业中，良好的数据基础尤为重要，因为先进的技术正在引领我们进入一个新的研发和患者护理时代。我们如何利用数据的力量从未如此关键，这关系到能否实现改变生活的影响。
优质数据，更佳决策
生命科学行业产生了大量的数据，但仅仅收集数据是不够的。真正的价值在于将原始数据转化为可操作的洞察，从而在整个价值链上推动改进——从提高患者治疗效果到简化业务运营。然而，只有37%的生命科学组织拥有标准化框架和工具来有效收集、分析和管理包括患者记录、真实世界结果和临床试验结果在内的全谱数据。
随着数据在推动创新中的作用越来越明显，许多组织开始寻求战略合作伙伴关系，以简化数据管理并交付可衡量的业务成果。这种转变发生在全球生命科学分析市场预计将近乎翻倍的时候——从2025年的137.8亿美元增长到2032年的277.5亿美元——反映了对数据驱动解决方案的需求不断增长。虽然生命科学行业处于领先地位，但高质量数据管理的价值在所有行业中变得越来越重要，成为数字化转型的基础，并成为保持竞争优势的关键因素。
能够将功能性创新与精确数据集成相结合的合作伙伴关系具有真正变革性的力量。这种组合为可扩展的、面向未来的解决方案奠定了基础，旨在满足数字优先世界不断变化的需求。
毕竟，我们都知道这句话：并非所有数据都是好数据。在一个信息无处不在的时代，成功不仅取决于访问数据的能力，还取决于数据的质量、准确性和可用性。
软件驱动解决方案中的先进技术
在主流数字化转型的这一阶段，高质量数据和诸如AI、机器学习和机器人等先进技术紧密相连——你无法拥有其中一个而缺少另一个。推动先进技术集成，特别是软件驱动解决方案的动力，来自于提高研发效率、增强市场情报、简化运营以及提供更加个性化和有效的患者护理的需求。
尽管势头强劲，且全球生命科学领域的AI市场预计到2034年将达到142亿美元，许多组织仍面临相当大的障碍。与战略、治理、资金、人才、技术集成、数据管理和法规遵从相关的挑战经常减缓或复杂化进展。特别是在药物发现、开发和临床试验中对大数据的日益依赖，迫使公司重新评估其能力。
由于这些挑战以及数据管理和先进技术日益增长的重要性，以下是组织可以实施的一些最佳实践，以成功应对这一不断演变的格局。
- 数据优先方法：通过专注于数据质量和准备度来启动AI项目，以防止成本超支和延误，并确保AI就绪。优先考虑数据使转型与业务目标保持一致。
- 利用专业知识：利用经过验证的专业知识和方法来处理复杂的数据挑战。这包括采用可重复的数据迁移方法，以最小化失败实施的风险，并确保高质量数据符合业务目标。
- 服务卓越：参与长期指导和服务，超越项目的初始阶段。这包括咨询专业知识、监督、按需支持和技术深度，以持续推动实际业务价值。
- 数据能力：围绕解决方案构建实践，确保数据计划与业务目标一致，提供可衡量的投资回报率，并满足关键绩效指标。
- 以客户为中心：通过提供卓越价值并将数据结果与业务结果对齐，优先考虑客户的最终成功。这种方法最小化风险并推动更高价值的结果。
准备迎接技术变革
在当今日益数字化的环境中，经过验证的流程不再是可选项——它们在高度监管的环境中是必不可少的，其中认证系统确保合规性和数据完整性。
例如欧盟的医疗器械报告（MDR）和美国的独特设备标识（UDI）等法规，加强了对准确数据收集和报告的需求，尤其是在涉及患者安全的情况下。同时，技术进步也在推动组织不断进化其数据模型并采用新系统以保持竞争力。真正的有效性现在在于将法规遵从与商业敏锐度结合起来，使组织能够基于可靠数据做出知情且可扩展的决策。
展望未来，数据管理实践必须变得更加有目的性。曾经，公司会无限期地存储每一条数据，但现在显然需要清除过时或无关的信息。仅保留业务关键数据有助于最小化风险、提高准确性并构建更清洁、更具可操作性的数据集。
随着数字化转型继续重塑生命科学行业，利用高质量数据和先进技术的能力将是成功的关键。那些建立了坚实数据基础并有效集成AI和机器学习的组织可以推动更快的创新和更好的患者结果。凭借正确的战略方法，医疗保健的未来将是数据驱动下的突破性治疗和运营卓越。
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