Über die Datenspeicherung hinaus: Aufbau einer Dateninfrastruktur für die KI-gestützte Wirkstoffforschung

Das „Silo“-Problem

Datenfragmentierung ist das größte Hindernis für die Einführung von KI in der Pharmabranche. Selbst Branchenriesen wie Novartis haben öffentlich die extreme Schwierigkeit der Bereinigung und Verknüpfung heterogener Daten in einem globalen Unternehmen hervorgehoben.

Wertvolle Daten sind in unterschiedlichen Formaten (strukturiertes SQL vs. unstrukturierte Pathologiebilder), verschiedenen Altsystemen (alte elektronische Netzwerkprotokolle vs. moderne Laborinformationsmanagementsysteme) und an verschiedenen physischen Standorten gespeichert. Dadurch entstehen „Datensilos“, die verhindern, dass KI-Modelle das Gesamtbild erfassen.

Solix als Grundlage: Die einheitliche Datenstruktur

Solix geht weit über einfache Archivierung oder Speicherung hinaus. Wir schaffen eine einheitliche Dateninfrastruktur – eine logische Datenschicht, die über Ihren physischen Datensilos liegt. So können Sie Daten zentral steuern, verwalten und darauf zugreifen, unabhängig von ihrem Speicherort.

Ausrichtung an den FAIR-Prinzipien

Solix stellt sicher, dass Ihre Dateninfrastruktur den FAIR-Datenprinzipien entspricht:

• AuffindbarDie Metadatenkennzeichnung stellt sicher, dass Forscher die benötigten Datensätze auch tatsächlich finden können.
• Für alleRollenbasierte Zugriffskontrollen gewährleisten, dass die richtigen Personen sicher auf die Daten zugreifen können.
• InteraktivSolix harmonisiert Datenformate und ermöglicht so die „Kommunikation“ zwischen einem Chemie-Datensatz und einem Biologie-Datensatz.
• MehrwegDie bereinigten und aufbereiteten Daten werden für zukünftige KI-Trainings aufbewahrt und nicht nur einmalig verwendet.

Eine ganzheitliche Sichtweise der „Systembiologie“.

Durch die Vereinheitlichung von Daten, Solix Dies ermöglicht eine systembiologische Sichtweise des Unternehmens. Die IT kann so die wissenschaftliche Mission unterstützen, indem sie das Netzwerk von Interaktionen von molekularen Komponenten bis hin zu phänotypischen Ergebnissen modelliert und die für die moderne Technologieintegration erforderliche robuste Infrastruktur bereitstellt.