LIFE SCIENCES
Des solutions pour accompagner la transformation numérique des organisations en sciences du vivant. Nos solutions permettent de simplifier les processus complexes, pour des opérations plus efficientes.
La transition vers une santé basée sur la valeur, et la convergence entre les secteurs de la santé et des sciences du vivant, affectent les paradigmes actuels. Le criblage et le développement de médicaments, auparavant manuels, sont désormais basés sur l’apprentissage machine et l’intelligence artificielle. Les thérapies basées sur les consommables se transforment en analyses de données et en ludification. L’utilisation de produits médicaux de grande consommation passe à une médecine de précision. Enfin, les soins épisodiques dispensés en personne se transforment en diagnostic et en suivi vidéo et à domicile.
Les sciences du vivant ont un réel besoin de preuves empiriques à travers leur chaîne de valeur, pour améliorer la prise de décisions et élaborer des stratégies centrées sur le patient, afin d’obtenir de meilleurs résultats de santé. Cependant, les organisations rencontrent des difficultés à obtenir des informations exploitables suffisamment rapidement pour innover et élaborer de nouveaux traitements.
La transition vers une santé basée sur la valeur, et la convergence entre les secteurs de la santé et des sciences du vivant, affectent les paradigmes actuels. Le criblage et le développement de médicaments, auparavant manuels, sont désormais basés sur l’apprentissage machine et l’intelligence artificielle. Les thérapies basées sur les consommables se transforment en analyses de données et en ludification. L’utilisation de produits médicaux de grande consommation passe à une médecine de précision. Enfin, les soins épisodiques dispensés en personne se transforment en diagnostic et en suivi vidéo et à domicile.
Les sciences du vivant ont un réel besoin de preuves empiriques à travers leur chaîne de valeur, pour améliorer la prise de décisions et élaborer des stratégies centrées sur le patient, afin d’obtenir de meilleurs résultats de santé. Cependant, les organisations rencontrent des difficultés à obtenir des informations exploitables suffisamment rapidement pour innover et élaborer de nouveaux traitements.
La transition vers une santé basée sur la valeur, et la convergence entre les secteurs de la santé et des sciences du vivant, affectent les paradigmes actuels. Le criblage et le développement de médicaments, auparavant manuels, sont désormais basés sur l’apprentissage machine et l’intelligence artificielle. Les thérapies basées sur les consommables se transforment en analyses de données et en ludification. L’utilisation de produits médicaux de grande consommation passe à une médecine de précision. Enfin, les soins épisodiques dispensés en personne se transforment en diagnostic et en suivi vidéo et à domicile.
Les sciences du vivant ont un réel besoin de preuves empiriques à travers leur chaîne de valeur, pour améliorer la prise de décisions et élaborer des stratégies centrées sur le patient, afin d’obtenir de meilleurs résultats de santé. Cependant, les organisations rencontrent des difficultés à obtenir des informations exploitables suffisamment rapidement pour innover et élaborer de nouveaux traitements.
La transition vers une santé basée sur la valeur, et la convergence entre les secteurs de la santé et des sciences du vivant, affectent les paradigmes actuels. Le criblage et le développement de médicaments, auparavant manuels, sont désormais basés sur l’apprentissage machine et l’intelligence artificielle. Les thérapies basées sur les consommables se transforment en analyses de données et en ludification. L’utilisation de produits médicaux de grande consommation passe à une médecine de précision. Enfin, les soins épisodiques dispensés en personne se transforment en diagnostic et en suivi vidéo et à domicile.
Les sciences du vivant ont un réel besoin de preuves empiriques à travers leur chaîne de valeur, pour améliorer la prise de décisions et élaborer des stratégies centrées sur le patient, afin d’obtenir de meilleurs résultats de santé. Cependant, les organisations rencontrent des difficultés à obtenir des informations exploitables suffisamment rapidement pour innover et élaborer de nouveaux traitements.