无论治疗领域如何，研究、开发并最终将治疗方法商业化的过程都是一个漫长而昂贵的过程，成功的机会也很渺茫。
例如，平均研发投资开发新的药物治疗方 克罗地亚手机号码数据 法为 亿美元，中位发育时间非肿瘤科患者为 至 年，肿瘤科患者为 年， 成功的概率临床试验中，参与率达 。一系列低效率问题，例如无法确定合适的患者群体以参与临床试验，或促销营销渠道组合优化程度较低，都可能导致流程冗长且资源密集，并延误患者护理。
最新进展 人工智能（） 和 机器学习 如今，制药和生物技术公司能够提高开发新疗法和向患者提供新疗法的效率。然而，要利用先进的人工智能和机器学习，生命科学行业必须超越传统方法，转向数据消费和分析。
超越“我们一贯的做法”
从历史上看，生物制药行业通过使用第三方传统平台或严重依赖顾问团队来满足（有些行业仍在继续满足）其分析和洞察需求。
虽然这些解决方案确实提供了见解，但存在一些内在因素限制了这两种方法的能力和有效性。