Pharma y Salud
¿Cómo trabajamos?
Para ejecutar estos casos de uso se puede aplicar:
Desarrollo de nuevo software
Modelos Financieros y de Riesgo
Automatización de Operaciones
Descubrimiento de medicamentos
Diagnóstico asistido
Aplicación de inteligencia artificial en la interpretación de imágenes médicas (como radiografías y resonancias magnéticas) para ayudar a los médicos en el diagnóstico y detección temprana de enfermedades.
Descubrimiento de medicamentos
Utilización de algoritmos de machine learning para acelerar la identificación y diseño de nuevos medicamentos y terapias.
Diagnóstico asistido
Aplicación de inteligencia artificial en la interpretación de imágenes médicas (como radiografías y resonancias magnéticas) para ayudar a los médicos en el diagnóstico y detección temprana de enfermedades.
Otras soluciones
Predicción de brotes y epidemia
Utilización de modelos de machine learning para prever brotes de enfermedades y epidemias, facilitando la prevención y control de enfermedades infecciosas.
Optimización de la cadena de suministro
Análisis de genómica
Asistencia médica virtual
Personalización de tratamientos
Utilización de análisis de datos para desarrollar terapias personalizadas basadas en la información genética y clínica de cada paciente.
Gestión de pacientes crónicos
Aplicación de tecnologías de monitoreo y análisis de datos para mejorar el manejo y seguimiento de pacientes con enfermedades crónicas.
Detección de efectos adversos
Uso de analytics para identificar patrones que puedan indicar reacciones adversas a medicamentos, permitiendo una rápida intervención y mejora de la seguridad.
Optimización de ensayos clínicos
Implementación de IA para mejorar el diseño y eficiencia de ensayos clínicos, acelerando la aprobación de nuevos medicamentos y tratamientos.
Personalización de tratamientos
Utilización de análisis de datos para desarrollar terapias personalizadas basadas en la información genética y clínica de cada paciente.
Gestión de pacientes crónicos
Aplicación de tecnologías de monitoreo y análisis de datos para mejorar el manejo y seguimiento de pacientes con enfermedades crónicas.
Detección de efectos adversos
Uso de analytics para identificar patrones que puedan indicar reacciones adversas a medicamentos, permitiendo una rápida intervención y mejora de la seguridad.
Optimización de ensayos clínicos
Implementación de IA para mejorar el diseño y eficiencia de ensayos clínicos, acelerando la aprobación de nuevos medicamentos y tratamientos.