数字化转型：提高产品生命周期管理效率|瑞格律师事务所
机器学习 (ML) 等人工智能技术能够提高研发效率和成本效益，从而加快评估新化合物潜在效果的劳动密集型且耗时的药物发现过程。基于对大量信息的分析，经过验证的算法可以潜在地检测研究人员可能不明显的特征、模式和趋势。临床和商业策略的协调可以确保变革性创新满足市场成功所需的监管和市场准入要求。
2025 年的主要考虑因素
采用人工智能和机器学习来改善产品开发和患者护理
产品审批和市场准入面临全球环境挑战
通过数字化改变供应链管理
临床试验环境的变化
采取行动的趋势和主题
- 采用人工智能和机器学习：将人工智能和机器学习集成到您的产品开发和患者护理策略中时，请确保您准备好应对监管挑战和数据质量问题。我们的团队可以帮助您应对这些复杂性，以提高生产力和运营效率，同时保持合规性。
- 产品审批和市场准入面临全球环境挑战：为了优化您的产品在卫生系统中的采用并遵守严格的监管和市场准入法规，请采取战略性和适应性方法。我们的专家可以指导您提供治疗价值和财务影响的必要证据，确保合规并成功进入市场。
- 通过数字化改变供应链管理：考虑在供应链管理中进行数字化转型，以提高效率并满足先进疗法的独特需求。我们的团队可以协助您实施互联的数字供应网络和高级分析，确保您的供应链具有弹性、优化且符合监管标准。
欲了解更多信息
除了有关制定监管合规性和市场准入策略（包括监管排他性问题）的询问外，请联系我们伦敦生命科学监管团队的成员。
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摘要
机器学习等人工智能技术通过提高研发效率和成本效益来加速药物发现。经过验证的算法可以识别大型数据集中隐藏的模式和趋势。2025 年的主要考虑因素包括采用人工智能进行产品开发、应对充满挑战的监管环境以及数字化供应链管理以确保市场成功和合规性。