瑞士制药业巨头诺华（Novartis）气势磅blue的蓝色玻璃高层建筑，在海得拉巴（Hyderabad）的技术中心Hitec City西南，与晴朗的天空和该地区独特的岩石景观交融，越来越多的大型房地产打乱了它发展。
这座时髦的大楼中约有5,000名员工在工作，以支持该药物制造商在各个职能部门的全球运营，其中包括一个由100名数据科学家组成的团队，这是一个规模更大的团队的一部分，该团队由药物研发IT全球负责人Achim Plueckebaum担任。诺华正在推动数字研发转型。
主动数据42之一，称为“ moonshot”诺华（Novartis）的一个项目正在尝试利用数据分析，机器学习和AI的力量，通过从旧的临床试验数据中剔除新的见解，从而找到新药，新患者方法和确定安全性特征的线索。
关另一个名为Nerve Live的计划实时评估了500多个临床试验，使该公司能够预测入组人数，确保质量并评估试验场所的性能。
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印度原籍首席执行官Vas Narasimhan去年接手诺华，自从他在总部设在巴塞尔的公司担任全球药物开发主管以来，就一直致力于利用数字和数据进行研发。现年42岁的纳拉辛汉（Narasimhan）是一名受过哈佛培训的医生。
在纳拉辛汉（Narasimhan）领导下，诺华公司聘请了来自亚马逊，谷歌和Facebook等科技公司的人员来处理数据，从这些数据集中识别更多和新的见解，并使诺华公司成为可能？科学家提出疑问。
为了实现这种R＆D转换，Plueckebaum的团队正在尝试将所有R＆D数据的中央存储库创建到单个集成系统中，该系统可以追溯到20年，或者从诺华开始电子捕获数据之日开始。这不是一件容易的事。
Plueckebaum在海得拉巴诺华办事处的Moneycontrol接受采访时说，他们面临的主要挑战是清理数据，因为数据被锁定在不同团队拥有的特定于域的筒仓中，显示出不一致并且难以访问。
我们正在谈论的数据可能是20-25 PB。Plueckebaum说。1 PB相当于容量为2000万个4门文件柜，里面装有文本或58,292张高清DVD。清除数据后，Plueckebaum和他的团队将彻底检查数据以寻找潜在客户。
人类只是无法再经历它，因此您将机器放在顶部，然后开始挖掘数据。显然，您需要训练机器，需要给机器正确的方向，??? Plueckebaum说。
降低研发生产力
到2020年，Big Pharma的R＆D生产率预计将达到零，这意味着花在研发上的每一美元只能得到一美元，仅此而已。
工业界将其归因于不断增加的研发成本，更高的研发人员流失，招募患者参加临床试验的困难以及政府和激进主义者对公司降低药物价格的压力。
这是早期，但是，甚至其他制药商也押注于数据分析和AI。
例如，默克公司使用Hadoop处理大量数据，从而可以更快地开发疫苗。安进公司正在使用机器学习技术更好地诊断骨质疏松性骨折。
即使是像Google，Amazon，Microsoft和Apple这样的技术公司，也都在试图利用可得的数据的力量在医疗保健领域打下烙印。
