Внимание
Мы работаем в штатном режиме. Наши склады готовы поставлять оборудование клиентам из Российской Федерации несмотря на санкционные запреты ЕС и США. Оборудование в РФ ввозится легально благодаря новому законодательству с параллельным импортом. Звоните и уточняйте! Информация актуальна на 07.11.26В связи с участившимися случаями недобросовестной конкуренции обращаем ваше внимание, что мы не передаем персональные данные третьим лицам
Поиск по сайту
Анализ и обработка данных исследований
AI-решение для анализа и обработки данных исследований в фармацевтике и биотехнологиях — это система, использующая нейросети и машинное обучение для обработки больших массивов данных доклинических и клинических исследований, автоматизации сортировки, выявления закономерностей, прогнозирования свойств молекул и эффективности препаратов. Такой подход ускоряет поиск новых лекарств, повышает надёжность результатов и снижает затраты на исследования.
Преимущества решения
- Сокращение времени анализа данных. Переход от недель к минутам, автоматизация рутинных задач.
- Повышение точности и надёжности. Снижение риска ошибок и пропусков, стандартизация кодирования и анализа.
- Ускорение поиска новых лекарств. Быстрый отбор перспективных молекул, прогнозирование эффективности и безопасности.
- Экономия затрат. Снижение объёма лабораторных исследований и ручной работы.
- Масштабируемость и интеграция. Поддержка больших объёмов данных, интеграция с лабораторными и клиническими системами.
Этапы внедрения ИИ
1
Анализ задачи
Погружаемся в ваши бизнес-процессы, выявляем ключевые требования и цели.
2
Проектирование решения
Разрабатываем архитектуру, подбираем оптимальные технологии и оборудование.
3
Внедрение и настройка
Выполняем поставку, монтаж, интеграцию и тестирование решений под ключ.
4
Сопровождение
Обеспечиваем поддержку, обучение персонала и развитие инфраструктуры.
AI-решение для анализа и обработки данных исследований в фармацевтике и биотехнологиях объединяет следующие ключевые функции:
- Обработка и стандартизация данных. AI-системы интегрируют и структурируют разнородные данные из доклинических и клинических исследований: описания симптомов, процедур, побочных эффектов, истории болезни и сопутствующих медикаментов. Машинное обучение автоматизирует кодирование по стандартам MedDRA и WHODrug, сокращая время обработки терминов с минут до секунд и повышая точность до 92–96%.
- Анализ и выявление закономерностей. Нейросети анализируют большие массивы биологических, химических и клинических данных, выявляют сложные связи между побочными эффектами, сопутствующими препаратами и историей болезни, автоматически обнаруживают несоответствия и аномалии, снижая риск пропуска важных расхождений.
- Прогнозирование свойств молекул и эффективности препаратов. AI-модели предсказывают взаимодействия лекарственных соединений с белками, рецепторами и другими биомишенями, оценивают токсичность, фармакокинетику и эффективность новых молекул. Это позволяет сократить объём лабораторных исследований и ускорить отбор перспективных кандидатов.
- Оптимизация и ускорение исследований. AI автоматизирует сортировку и анализ данных, помогает в выборе целевых групп пациентов для клинических испытаний, прогнозирует реакции на лечение и выявляет побочные эффекты на ранних этапах.
- Интеграция с лабораторными и клиническими системами. Решение поддерживает обмен данными с LIMS, биобанками, электронными медицинскими картами и внешними базами, обеспечивая непрерывный поток информации для анализа и принятия решений.
Программное обеспечение
| Категория | Примеры решений | Функционал |
|---|---|---|
| Клинические данные | Medidata Rave | Автоматизация кодирования и анализа клинических данных |
| AI/ML в биофарме | EvoPreclinical AI (StemScreen), AlphaFold, AtomNet | Прогнозирование структуры белков, свойств молекул, эффективности препаратов |
| Инструменты моделирования | Python (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch), RDKit, DeepChem | Разработка и обучение моделей ИИ/ML для фармацевтических задач |
| BI и аналитика | Power BI, Tableau, встроенные дашборды | Визуализация и анализ данных исследований |
| Интеграция | REST API, HL7, FHIR, LIMS, базы MedDRA/WHODrug | Связь с клиническими системами, лабораториями, базами данных |
Подходящее серверное оборудование
| Компонент | Характеристики | Назначение |
|---|---|---|
| CPU | 2× Intel Xeon Gold / AMD EPYC (16–32 ядер) | Параллельная обработка больших объёмов данных |
| GPU | NVIDIA A100 / T4 | Ускорение инференса и обучения deep learning моделей |
| RAM | 128–256 ГБ DDR4/DDR5 | Хранение массивов данных и аналитики |
| SSD | 4–8 ТБ NVMe (RAID 10) | Высокая скорость для хранения моделей, логов, экспериментальных данных |
| Сеть | 10–25 Гбит Ethernet | Интеграция с лабораторными и облачными сервисами |
| Облако | Yandex Cloud, VK Cloud, собственный дата-центр | Масштабируемость, отказоустойчивость |
Примеры серверов для данного решения
Артикул: AS-4124GS-TNR+
DP AMD, Dual-Root System with 8 GPUs
Форм-фактор:
4U
CPU:
AMD EPYC 7002
HDD:
24x 2.5" SATA/NVMe
Блок питания:
2200W
939 399 ₽
за 1 шт
Артикул: SYS-751GE-TNRT
DP rackmount tower 4-GPU workstation with closed-loop liquid cooling
Форм-фактор:
Tower
CPU:
Intel Xeon Scalable Gen4
HDD:
8x 2.5" NVMe/SAS/SATA
Блок питания:
2200W
Артикул: AS-4125GS-TNRT
GPU сервер Supermicro AS-4125GS-TNRT. Система DP AMD 4U с поддержкой до 8 графических процессоров PCIe с прямым подключением
Форм-фактор:
4U
CPU:
AMD EPYC 9004
HDD:
2x 2.5" SATA, 8x 2.5" NVMe
Блок питания:
2200W
Архитектура решения
1. Сбор и интеграция данных. Импорт данных из лабораторий, клинических систем, биобанков, публикаций, патентов.
2. AI-ядро. Модули ML/DL для кодирования, анализа, выявления закономерностей, прогнозирования свойств молекул и эффективности препаратов.
3. Интеграция с лабораторией и клиникой. Передача и верификация данных, автоматизация сортировки, обмен с LIMS и электронными медкартами.
4. BI-аналитика. Дашборды по эффективности анализа, выявленным связям, прогнозам по молекулам и препаратам.
5. Интеграция. API для связи с внешними базами, лабораторными и клиническими системами.
6. Безопасность. Шифрование, аудит, хранение данных в РФ, поддержка 152-ФЗ.
Пример конфигурации для фармацевтической компании 10 проектов, 10 млн записей в базе
| Компонент | Модель / Спецификация | Кол-во |
|---|---|---|
| Сервер | Supermicro GPU A+ Server AS -4124GS-TNR+ | 1 |
| CPU | AMD EPYC 7003 | 2 |
| GPU | NVIDIA A100 | 2 |
| RAM | DDR4 ECC | 128 ГБ |
| SSD | 8 ТБ SSD | 1 |
| Сеть | 10 Гбит Ethernet | |
| ПО | Medidata Rave, EvoPreclinical AI, AlphaFold, BI-отчёты |
Внедрение: 2–4 месяца, поэтапно (от пилота до полной автоматизации).
Артикул: -
Форм-фактор:
4U
CPU:
AMD EPYC 7002
HDD:
24x 2.5" SAS/SATA
Блок питания:
2200W
Корпус (размеры):
Высота: 178 мм, Глубина: 737 мм, Ширина: 437 мм
Артикул: AS-4124GS-TNR+
DP AMD, Dual-Root System with 8 GPUs
Форм-фактор:
4U
CPU:
AMD EPYC 7002
HDD:
24x 2.5" SATA/NVMe
Блок питания:
2200W
939 399 ₽
за 1 шт
Кто уже применяет такие решения в России
В России AI-решения для анализа и обработки данных исследований внедряют крупные фармацевтические компании, биотехнологические стартапы и исследовательские центры. Системы, подобные Medidata Rave, используются для автоматизации кодирования и анализа клинических данных, а платформы EvoPreclinical AI и AlphaFold применяются для прогнозирования свойств молекул и эффективности препаратов.
Российские компании «Фармпредикт» и «Синтелли» активно развивают направления AI-аналитики в фарме, ускоряя поиск новых лекарств и повышая надёжность результатов исследований.
