Unlocking the Potential of Artificial Intelligence in Pharma Research and Development: Insights from Investor and Researcher Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
The integration of artificial intelligence into drug discovery processes represents a major innovation in pharmaceutical research and development. This study investigates the role of AI investments in enhancing research efficiency, addressing implementation challenges, and shaping stakeholder perspectives. Via a structured explanatory research design, the study applies a quantitative methodology based on survey data collected from researchers, investors, and pharmaceutical executives across the USA and United Kingdom. The questionnaire examined respondents’ experiences with artificial intelligence tools, investment patterns, and perceived research outcomes. Statistical methods such as logistic regression and chi-square tests were employed to analyze correlations between investment strategies and research efficiency. Findings indicate that while artificial intelligence improves productivity – in predictive modeling and data analysis – barriers such as high infrastructure costs, inadequate training, and regulatory uncertainty persist. Notably, 70% of participants plan to increase AI investments within the next five years, and 80% regard artificial intelligence as essential or very important to the future of drug discovery. However, successful implementation appears to correlate with firm size and access to technical resources, suggesting disparities in AI readiness across the industry. Recommendations include expanding artificial intelligence training programs, strengthening infrastructure, and fostering closer collaboration between investors and researchers. Ethical considerations, including data privacy and regulatory compliance, are also emphasized. The pilot study provides foundational insights for a full-scale investigation and offers practical guidance for optimizing artificial intelligence integration in pharmaceutical research and development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».