当今几乎每个行业都存在人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)。然而，并非所有行业都张开双臂欣然接受这些技术。由于业务的性质，生命科学行业历来对新技术的采用非常谨慎。这是可以理解的，因为首要任务是确保治疗对患者安全，并遵守世界各地复杂的监管要求，因为任何失误或错误都可能产生代价高昂的后果。

该行业已开始采用这些技术以实现转型效益。其中包括能够收集和分析更复杂和更全面的健康数据，改进监管信息管理，以及提高跨部门和业务职能的运营敏捷性和协作。因此，生命科学公司可以做出更准确的临床决策，提高患者安全性，并提高他们满足将治疗推向市场所需的具有挑战性的监管指南的能力。然而，成功的数字化转型绝不仅仅是购买一项新技术。它还需要正确的人才、愿景和组织文化变革，以使承诺的利益成为现实。

对进化的承诺
越来越多的公司致力于采用新技术进步，而这种根本性的系统性变革需要大量投资、资源和时间。为了保持竞争力，生命科学公司必须转变其技术团队并探索新技术实施和培训的最佳实践，因为其商业战略的演变和成功需要完全合规以及优化和创新。

从历史上看，公司都有跨组织的 IT 团队来管理基础架构。然而，部门专家倾向于监督他们的团队在监管信息管理 (RIM) 以及药品和产品安全等活动中主要是手动数据输入流程。这种孤立的商业模式导致了组织内部的信息和流程差距，这可能会阻碍创新、增加上市时间并阻碍对患者结果的关键安全信号监测。

如今，公司正在重新考虑构建 IT 团队的方法，以集成支持自动化的解决方案以改进流程并利用先进的分析. 随着越来越多的技术出现使这些流程自动化，需要支持这些更高级的功能。数字化领导者将需要一个清晰的战略愿景来优化这些数字化流程，以最好地捕捉和实施将数据知情的见解整合到未来的工作中。

新兴的数字领导必须吸引合适的人才
向信息和数据跨职能和组织边界无缝流动的流程转变需要技能需求的转变，这与如何有效重组团队/职能和促进变革管理以实现目标的自上而下的清晰愿景相结合。

最好的公司正在通过有远见的领导者驱动的动态领导来解决招聘障碍。现在有一条明确的以数据为主导的职业道路，供从事具有影响力的工作的专家使用。使用的力量数据科学提高人们的生活质量具有内在价值，应该进行沟通。

新技术的兴起意味着数据分析可以得到增强和加速，但这需要跨组织整合，而不是在单个部门内垂直整合。传统角色已经演变，需要创建新角色以利用这些功能。例如，越来越多的首席数字官角色正在出现，一些更侧重于数字参与，而另一些则侧重于数据技术。除了更传统的数据管理功能外，生命科学领域还出现了更多角色，例如数据分析主管和数据科学主管。

一些公司正在招聘在其领域之外具有经验的专业人士进入他们的 IT 部门，他们的职责是做他们为其他行业所做的事情。然后，公司在从更新鲜、非传统的角度运行 IT 的同时，向他们教授生命科学知识。所有这些都意味着公司正在向技术和数据公司转型，现在正在争夺数据科学人才。

展望未来
随着人工智能和机器学习在未来十年内嵌入生命科学，它们将变得更加商品化。该行业需要的是对整体组织变革的持续承诺。

对海量大数据的理解导致了生物技术专家这一专业的出现。分析和处理临床试验产生的数据也导致了生物统计学家的作用。人工智能同样将为新专业的出现打开大门，因为它增加了生命科学中对数据科学和分析师角色的需求。

数据管理、云平台和人工智能领域正在发生重大创新。生命科学市场的买家必须全心全意地接受和理解这些技术，以实现其价值，同时保持安全、安全和监管要求。

最终，该行业开始重塑底层基础设施，创建数据科学团队，并通过使用数据建模和自动化进行决策的领导力引领转型变革。从长远来看，那些引领行业数据革命的人将在他们的创新中拥有竞争优势。

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