L’Intelligenza Artificiale nell’ecosistema Life Science: dalla ricerca clinica al customer engagement
Indice
- 1L’AI nell’ecosistema Life Science: le norme e le linee guida di riferimento
- 2Il ruolo dell’AI nella ricerca clinica
- 3L’AI a supporto del customer engagement dei professionisti sanitari
- 4Nuovi strumenti e competenze per affrontare le sfide dell’AI
Indice dei grafici inclusi
- 1Le priorità d’investimento secondo le aziende dell’ecosistema Life Science
- 2Finanziamento medio per fase
- 3Le applicazioni di AI per la ricerca clinica
- 4Le applicazioni di AI per l’engagement dei professionisti sanitari
Domande chiave
- Quali sono le principali applicazioni dell’Intelligenza Artificiale nei processi di ricerca clinica?
- In che modo l’Intelligenza Artificiale rafforza la relazione tra aziende farmaceutiche e professionisti sanitari?
- Quali benefici e barriere caratterizzano l’adozione dell’AI nell’ecosistema Life Science?
- Quali competenze sono richieste alle Direzioni Mediche, alle Clinical Operations e alla Ricerca e Sviluppo delle aziende farmaceutiche per affrontare la trasformazione digitale in questo ambito?
Metodologia
L’Osservatorio Life Science Innovation ha adottato un approccio metodologico strutturato per analizzare l’impatto dell’Intelligenza Artificiale (AI) sui processi di ricerca clinica e sul coinvolgimento dei professionisti sanitari. L’attività di indagine ha previsto la conduzione di due survey rivolte ai principali attori del sistema sanitario e un censimento internazionale delle startup che applicano l’AI a supporto delle attività di ricerca clinica. A completamento dell’analisi, sono state realizzate interviste a esperti, focus group e workshop di approfondimento, mirati a validare il modello di competenze delle Direzioni Mediche, Clinical Operations e R&S delle aziende farmaceutiche, nonché a individuare opportunità e criticità nell’adozione dell’AI nel settore Life Science.
Gli Autori
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Martina Vertemati
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Alessia Barone
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