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    加速数字转换

    亚瑟·维. 小估计构建新的人工智能能力将达到1.使用Domino的Enterprise MLOps平台,速度快5倍

    困难时期的数据科学

    各个行业, 2019冠状病毒病大流行的影响迫使领导者加快公司的数字化转型,变得更加以数据为驱动. 一个全球性的中型制药公司 开发针对罕见疾病的药物, 这段旅程始于在旅行限制的情况下保持临床试验正常进行的需要, 全职的订单, 供应链中断, 和广泛的担忧.

    这导致了COVID-19预测仪表板的创建, 由管理咨询公司亚瑟·维. 小,建立在Domino®Enterprise MLOps平台上. 该仪表板使运营人员能够在快速变化的环境中更好地选择试验地点并实施干预措施. 自从实现了仪表板之后, 公司领导试图拓展其洞察力——既要提高临床试验的整体效率和效果,又要开始创建一个“算法主干”,将数据驱动的能力嵌入整个组织,以改善决策.

    临床运营部门的数百名决策者使用该模型了解每个地区与COVID-19大流行相关的风险以及对患者招募的潜在影响, 选址, 和操作,迈克尔·艾登说, 人工智能和机器学习全球主管. 小. “这是非常有效的, 从那以后,直营平台开始建立一个机器学习模型网络,它可以利用数据的不同方面,并根据需要使用彼此的结果."

    亚瑟·维. 小, Domino平台使其AI团队能够更快速地为客户开发这类复杂的机器学习和AI模型. “优秀的咨询是将不同的专业知识结合起来,以实现突破性的结果,格雷格·史密斯解释道。, 与亚瑟·维合作. 小. “直营平台正在投资直营平台的人工智能实践,以利用大量的数据为直营平台的客户提供最好的建议,并有效地为他们创造新的能力."

    “Domino平台是加速直营平台工作的推动者. 没有Domino,生活会困难得多,有些事情可能是不可能的. 这是直营平台发展的一个必要组成部分,有助于执行直营平台的愿景,为直营平台的客户提供突破性的成果."

    -Greg Smith, 亚瑟·维. 小

    挑战

    随着COVID-19大流行开始跨地区传播, 这家制药公司的高管开会讨论对临床试验的潜在影响. 临床试验是药物开发过程中至关重要的一部分. 它们也非常复杂,有许多移动的部件, 包括病人招聘, 选址, 和供应链管理. 运营问题会极大地增加成本, 这通常会给临床团队带来巨大的压力,因为他们试图管理病人的护理,同时试图平衡预算超支, 根据阿瑟D. 小.

    该公司现有的预测模型, 它分析了过去试验的历史数据, 无法有效解释市场的不确定性. 前一年,当未被察觉的市场变化使一项临床试验的总预算翻了两番时,高管们已经看到了这种差距的成本. 现在, 随着危机日益严重, 高管们一致认为,如果他们想把对临床试验的干扰降到最低,他们就需要一种更复杂的预测能力——而且需要速度更快. 

    解决方案

    直营平台的数据科学家在Domino平台上感觉就像在家里一样,并感谢他们在Domino上进行实验时所拥有的巨大自由."

    - 亚瑟·维 . AI和机器学习全球主管michael Eiden. 小

    公司领导聘请了亚瑟·维. 小, 它汇集了一个跨学科的数据团队, 工程, 和医学专家一起解决这一挑战. 作为他们工作的一部分, 他们开发和优化了一个COVID-19预测仪表板,分析了100多个数据源, 包括政府, 交互, 流动性, 和人口数据. 在这一年里,亚瑟·维. 小团队不断完善模型, 纳入关于接种疫苗的新数据, 病毒株, 监管改革, 更多的是提高预测的准确性,支持公司其他领域的决策. 例如, 高管们现在可以使用建立在这个网络上的新的决策支持工具,使他们能够评估潜在的监管变化对整个公司研发组合的影响. 

    COVID-19预测仪表板

    Covid仪表盘更新

    来源:亚瑟·维. 小

    在开展这项工作之前,阿瑟. 小已经开始在内部实施一个数据科学平台,使其团队能够更有效地协作和迭代. 他们评估了几种解决方案, 最终选择Domino平台,因为其为代码优先的数据科学家设计的广泛功能.

    直营平台想要一个数据科学平台,为那些处于该学科前沿的数据科学专业人士提供服务. 其他平台对于铁杆数据科学家来说太简单了. 直营平台的数据科学家在Domino平台上感觉就像在家里一样,并感谢他们在Domino中进行实验时所拥有的巨大自由. 它们不受CPU、硬件限制或工具的限制. 他们拥有的灵活性越大,他们就越有创造力."

    - 亚瑟·维 . AI和机器学习全球主管michael Eiden. 小

    影响

    亚瑟·维. 利特尔的新COVID-19预测仪表盘使该制药公司能够了解大流行的传播将如何影响不同地区的临床试验, 更有效地选择网站, 完善预算管理. “以前, 决策通常基于最好的情况,拉夫·波斯特普斯基说, 校长与亚瑟·维. 小. “这导致了预算的显著差额,有时高达30%左右. 他们现在能够在早期发现数据中的信号,并相应地调整他们的计划,使临床试验按计划进行."

    尽管该制药公司最初的重点是处理大流行对其临床试验的影响, 公司高管已经拓宽了视野,将机器学习的应用扩展到整个业务领域.

    “公司看到了直营平台将最初的想法和概念转化为工作模型的速度有多快, 这给了他们增加数据科学投资的信心."

    -校长raf Postepski, 亚瑟·维. 小

    多米诺效应 

    亚瑟·维. 小的AI团队认为,Domino平台是加速解决问题的重要工具, 在某些情况下,开发高达1.快5倍.

    “Domino帮助直营平台大大加快了构思过程,从而更快地为公司带来新的解决方案. 如果直营平台不在Domino上,仍然像以前那样做事情, 直营平台可能会在一些项目上多花50%的时间."

    -校长raf Postepski, 亚瑟·维. 小

    提高团队生产力是减少项目生命周期的重要驱动因素, 由以下几个因素驱动, 包括:

    • 减少管理时间,提高管理效率 具有更快的资源访问、自动版本控制和标准化流程. “之前, 直营平台有时会遇到硬件限制, 直营平台不能很容易地监控模型在开发过程中的表现,因为管道不存在,”Eiden说. Domino简化了这一切. 我估计数据科学家正在回收四分之一到三分之一的时间."

    • 员工与客户之间更加无缝的合作. 在内部,数据科学家可以更快速、更容易地交换思想和概念. “直营平台从根本上认为数据科学是一项团队运动, Domino使直营平台能够创建一个无障碍的协作环境,”史密斯说. 外部, 项目团队可以通过api更容易地与客户共享模型,以获得对模型输出的早期反馈,更好地塑造最终直营平台.

    • 加快新团队成员的入职 亚瑟·维. 利特尔为人工智能和机器学习建立了一个多地点的全球卓越中心. “去年直营平台的团队规模大幅扩大, 和Domino, 直营平台能够让新的团队成员迅速熟悉主题, code, 和人们之前执行的运行,”Eiden说. “这对直营平台来说是一笔巨大的财富."

    • 改进的重用 通过创建代码构建块的能力,可以在不同的上下文中利用这些构建块来不断地构建过去的工作. “使用Domino, 直营平台已经能够在不同的行业中利用来自一个工作流的想法,”Postepski说. “这可以帮助直营平台更好、更聪明地完成下一个项目."

    现在看看Domino Enterprise MLOps平台能为您做些什么