Биотехнологические, фармацевтические и науки о жизни компании сталкиваются с серьезными проблемами при интеграции данных из различных источников. Исследования и испытания лекарств являются одним из крупнейших производителей данных, а невозможность обработки, структурирования и поиска данных из лабораторий, CRO и полевых исследований делает интерпретацию данных крайне неэффективным процессом.
Aventior’s DRIP использует комбинацию сложного машинного обучения (ML) и алгоритмов на основе правил для автоматизации приема, интеграции и форматирования данных. Используя запатентованные алгоритмы распознавания образов и понимания метаданных, DRIP создает консолидированную базу данных исследований и результатов лабораторных исследований. Независимо от характера исходных данных (структурированные или неструктурированные) DRIP способен преобразовывать исходные данные в пригодный для использования формат, сохраняя при этом строгий контроль качества преобразования данных. Платформа также позволяет визуализировать и исследовать данные с помощью собственного расширения, которое можно разместить на облачных платформах. DRIP также поддерживает интеграцию с некоторыми ведущими платформами визуализации данных, такими как TIBCO Spotfire и Tableau, или пользовательскими приложениями R/Shiny.
На следующих двух иллюстрациях показаны конечные результаты, достигнутые с помощью DRIP при обработке лабораторных тестов in vivo (неструктурированных данных) в структурированный формат с последующей визуализацией конечного результата.
Первоначально опубликовано на https://aventior.com.
