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[생존형 AX in 헬스케어]
제약사는 데이터를 쌓는데, 왜 답을 못 찾을까요?
제약사는 수십 년 동안 제조, 품질, 임상 데이터를 축적해왔습니다. 그럼에도 배치 실패 원인을 찾기 위해 여러 시스템의 데이터를 엑셀로 모아 분석하는 일이 반복됩니다.
문제는 데이터가 부족해서가 아닙니다. 무엇을 위해 데이터를 모으고, 어떻게 연결해 활용할 것인지에 대한 목적과 구조가 부재하기 때문입니다. 서인우 책임이 데이터 레이크와 AX를 둘러싼 통념을 짚고, 제약산업에 필요한 데이터 전략의 방향을 제시합니다.
서인우 | 글로벌·헬스케어·AI 15년의 통찰. 기술의 환상을 걷어내고 다음 AX 생존 전략을 통사적으로 기록합니다.
https://thepharmanews.net/article/opinion-siw-7
더파마뉴스
제약사의 데이터 레이크 꼭 해야 하나? — Part 1. 수십 년치 데이터를 쌓아둔 제약사가 아직도 배치 실패 원인을 못 찾는 이유
Unsplash, 생성형 AI 제약·바이오만큼 데이터를 오래, 그리고 성실하게 쌓아온 산업은 드물다. 규제가 그렇게 만들었다. GMP를 비롯한 각종 규제는 배치기록서(Batch Record)뿐만 아니라, 시험 원자료, 임상 데이터의 모든 수정 이력을 준비하게 만들었다. 이러한 원칙 아래 우리는 지우지 못하는 데이터를 20년, 30년씩 보관해왔다. IT 업계
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