Sanità e AI: il vero limite non sono i modelli ma i dati
L’intelligenza artificiale può migliorare diagnosi, triage e gestione clinica, ma il principale ostacolo alla sua diffusione non è la tecnologia. Dati frammentati, scarsa interoperabilità e informazioni non aggiornate limitano l’adozione dell’AI nel settore sanitario, dove qualità, governance e disponibilità in tempo reale dei dati diventano condizioni essenziali per decisioni affidabili.
Veeva, perché il futuro dell’eSource parte dai siti di sperimentazione
Veeva indica nell’eSource site-first una svolta per gli studi clinici: acquisire i dati digitali alla fonte, riducendo carta, data entry duplicato e complessità operativa. Lo standard FHIR può rendere più sicuro e scalabile il flusso dati tra EHR, EDC, siti e sponsor.
Medical Affairs e AI: trasformare gli insight clinici in decisioni strategiche
Nel settore biofarmaceutico gli insight clinici raccolti dai Medical Affairs rappresentano una risorsa strategica spesso sottoutilizzata. L’integrazione di intelligenza artificiale, processi strutturati e governance cross-funzionale può trasformare queste informazioni in decisioni operative e benefici concreti per i pazienti.
Accesso alle terapie nelle malattie rare: dati, AI e CRM per superare i silos
Oltre 300 milioni di persone convivono con una malattia rara. L’articolo analizza come dati di precisione, intelligenza artificiale e integrazione tra team clinici, medical e commerciali possano ridurre i silos informativi, accelerare l’identificazione degli specialisti e rendere più rapido l’accesso alle terapie, migliorando gli outcome per i pazienti.
