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L'innovation numérique dans l'industrie pharmaceutique et chimique
En association avec Perkin Elmer
Les industries pharmaceutique et chimique ne sont pas étrangères à la technologie numérique, avec des décennies d'expérimentation utilisant des données et des techniques statistiques pour améliorer la productivité et l'innovation. Mais les résultats ont été historiquement décevants par rapport à la promesse.
L'innovation numérique dans l'industrie pharmaceutique et chimique
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Au cours des deux ou trois dernières années, le rythme de la transformation numérique s'est accéléré grâce à l'amélioration des performances, de la puissance et de l'adaptabilité des outils, ainsi qu'aux investissements dans le cloud computing, l'architecture des données et les technologies de visualisation. Il existe également de plus en plus de cas d'utilisation de l'apprentissage automatique et, à l'avenir, de l'informatique quantique, ce qui accélérera le développement de molécules et de formulations.
La vaste transformation numérique en cours dans la R&D permet aux chercheurs d'automatiser les processus manuels chronophages et d'ouvrir de nouveaux horizons de recherche sur des problèmes épineux qui n'ont pas réussi à susciter des percées. Ce nouveau rapport, basé sur des entretiens avec des responsables de la R&D dans des entreprises telles que Novartis, Roche, Merck, Syngenta et BASF, explore les cas d'utilisation, les meilleures pratiques et les feuilles de route pour la numérisation de la science.
Explorer des modèles dans des ensembles de données complexes
Des données riches, accessibles et partageables sont le carburant sur lequel reposent les outils analytiques et informatiques révolutionnaires d'aujourd'hui. Pour s'assurer que les ensembles de données sont utilisables à des fins scientifiques, les grandes entreprises se concentrent sur les principes de données FAIR (trouvables, accessibles, interopérables et réutilisables), développent des métadonnées et des protocoles de gouvernance robustes et utilisent des outils avancés d'analyse et de visualisation des données.
La transformation numérique ouvre des horizons de R&D dans des domaines tels que la génomique qui pourraient conduire à des percées dans la médecine de précision. Cela crée également des opportunités pour des essais cliniques décentralisés, libérant de futures innovations dans les produits numériques et les appareils portables de soins de santé.
Atteindre la bonne étude plus rapidement
Les expériences et les essais cliniques représentent un coût énorme pour les deux industries, à la fois financièrement et en termes de ressources humaines et scientifiques. La simulation avancée, la modélisation, l'analyse basée sur l'IA et l'informatique quantique aident à identifier le meilleur candidat pour de nouvelles thérapies, matériaux ou produits, permettant uniquement aux plus prometteurs de passer à la phase expérimentale coûteuse.
Refonte organisationnelle
Les responsables de la R&D encouragent l'innovation ascendante en donnant aux équipes de recherche la liberté d'expérimenter de nouvelles technologies et techniques. Ils pilotent également des initiatives stratégiques descendantes pour partager des idées, harmoniser les systèmes et canaliser les budgets de transformation numérique. Comme dans toute industrie, l'IA et l'automatisation modifient les façons de travailler dans la recherche scientifique. Plutôt que d'être perçus comme une menace pour les carrières dans la recherche, les organisations leaders de la pharma et de la chimie démontrent que le numérique offre de nouvelles opportunités de collaboration et de décloisonnement. Ils célèbrent les victoires, encouragent les commentaires et nourrissent des discussions ouvertes sur les changements de culture en milieu de travail.
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Ce contenu a été produit par Insights, la branche de contenu personnalisé de MIT Technology Review. Il n'a pas été écrit par la rédaction de MIT Technology Review.