Digi-Tech Pharma＆AI Conference，2020（英国伦敦-2020年5月13日至14日）-ResearchAndMarkets

都柏林-（美国商业资讯）-“ Digi-Tech Pharma＆AI 2020”会议已添加到ResearchAndMarkets.com的提供。

第四届年度Digi-Tech Pharma＆AI会议带来了更多互动式会议，专家演讲者，资深专业人士以及来自领先制药，生物技术和医疗保健行业的决策者。与决策者见面，进行基准测试，并从实际用例中学习，以推动组织变革并了解新的前沿技术和实用解决方案。在第4版中，我们在探索改革制药业的新技术和新发展的同时，还深入探讨了机器学习，深度学习，人工智能，信息学和数据科学的实施和进步，它们重新定义了新药的发展，应对疾病，改善医疗保健等等。

数据管理和数据集成方面的增强正在改善药物发现和许多临床试验过程的速度和质量。要走在前列，制药公司必须与医疗保健提供者建立伙伴关系和合作，而这些伙伴关系也将导致利用基因组学和精密医学中的人工智能对根进行深入理解，从而在研发方面取得巨大进步。疾病原因。

人工智能，大数据和物联网技术的结合正在创造新的创新，云计算，增强现实，虚拟现实和区块链等其他着名技术也被广泛用于制药行业的数字化转型。

非常荣幸地欢迎您参加第四届国际Digi-Tech Pharma＆AI 2020年国际制药技术会议。

议程：

第一天

08:15-注册和茶点

08:50-主席的开幕词

09:00-加速制药业的数字化转型

公司领导与转型

需要通信专家和最新技术

聘请数字专家和合作

真正需要快速进行各个级别的转换

09:30-高管讨论与辩论：采用AI和机器学习来释放Big Pharma的全部潜力

大制药领域的创新

研发中基于AI的业务模型

发挥AI的全部潜力来促进药物的发现和开发

人工智能有能力从根本上减少早期和晚期药物发现与开发中的不确定性

10:00-协作创新：寻找合适的合作伙伴以利用Pharma的新技术

早期的合作伙伴关系将如何抑制制药创新

生物技术革命如何改变了药物开发的面貌？

与孵化器，加速器和创新论坛合作也可以提供帮助

拥有良好的治理结构

10:30-早晨咖啡/茶和网络

10:50-通过人工智能促进药物发现

11:20-药物发现中的尖端计算建模和深度学习

11:50-通过机器学习最大程度地提高药物发现的成功率

使用机器学习来整合从高通量筛选数据创建的不同的更大数据集，可以提供一种以更高的准确性水平预测靶标和分子特性的生物活性的途径

机器学习的广泛应用以及改变药物开发范例的潜力

可以改善发现和决策能力的ML工具

12:20-交流和午餐

13:00-结合机器人技术和AI进行数据驱动的药物发现

13:30-通过整合的基因组和临床数据实现精准医学

改变整个医药价值链

我们如何在现实世界中实施精准医学？

它如何影响医疗保健的生态系统？

基因组学和精密医学的未来

14:00-利用人工智能为精准医学提供动力-人工智能将进一步推进精准医学的药物组合设计和开发

14:30-制药研发中FAIR数据原理的实施和相关性

通过实施FAIR科学数据指导原则来提高效率和有效性

启用FAIR数据的工具

公平地作为机器学习的推动者

公平制药的好处

15:00-下午社交茶歇

15:20-制药业的大数据和AI：数据，AI和外部化策略如何影响药物发现

大数据在决策中的重要性

主要是管道关注稀有疾病的治疗

需要数据集成和协作以实现信息的自由流通

为AI准备大数据

15:50-转化医学数据的集成和可视化

16:20-数据和患者参与度的案例研究：PsoHappy：大规模扩展患者参与度的策略

为什么我们需要重新考虑与患者互动时如何衡量生活质量

扩大数据-LEO创新实验室如何吸引184个国家的200,000例牛皮癣患者

影响更新：支持IFPA和全国患者协会，以确保可以将见解用于支持宣传工作

我们在临床试验中采用的当前与健康相关的质量措施的陷阱

16:50-圆桌讨论：

所有与会者都将有一个很好的机会，与他们的行业同事在非正式的背景下，以小组的形式讨论和探索会议期间讨论的最有趣的主题。

每张桌子将提名一名负责人，负责总结讨论和提出的问题。小组成员享有平等的权利，可以分享和学习彼此的经验，以发现关于所讨论主题的可行解决方案。

17:20-主席致闭幕词

17:30-社交酒会

第二天

08:15-报名和早晨咖啡

08:50-主席的开幕词

09:00-评估新药的真实世界证据模型-增强真实世界数据环境

RWE模型如何用于研发中以加速新产品开发？

综合证据开发模型

建立有效的基于RWE的能力系统

实施AI和ML的优势

09:30-用于临床研究和药物开发的真实世界数据（RWD）的集成和分析

利用真实数据克服药物开发的低效率

了解临床过程

RWD创建新颖，更快，侵入性较小的方法，以促进疾病理解和生物标记物发现

在末期研究中对EHR进行RWD

通过分散方法在临床研究中获得真实数据

10:00-现实世界的数据科学将促进患者护理

10:30-早晨咖啡/茶和网络

10:50-RWE和RWD支持证据生成，以获取监管部门的批准和市场准入

11:20-制药公司如何利用云计算和AI来增加对药物发现和设计中最广泛的数据的访问？

云中的BI和分析

分散式IT基础架构

可扩展性和灵活性

如何提高效率？

11:50-生命科学和药物发现中的数据可视化创新-支持药物发现的AI，VR和MR

12:20-交流和午餐

13:00-在制药业采用物联网

物联网对临床研究的潜在好处

数据处理与管理

患者安全和自动监控系统

监管审批和合规方面的挑战

13:30-数字医疗对制药业的潜在影响

有效合作的策略

数字医疗已被证明是制药行业的宝贵资产

医疗保健和制药业的交汇处共同改变着客户的旅程

确定其他需要研究的领域

创新是未来的关键

14:00-呼吸医学的数字创新和预测技术

14:30-区块链技术可提高效率和安全性

15:00-下午社交茶歇

15:50-数字医疗与数字医疗在数字健康领域的融合

药物数字治疗联盟

使治疗更容易

如何使其适合制药工作流程

16:20-小组讨论：新兴技术以及药物与健康合作如何在创新药物发现和患者体验方面发挥作用

数字时代患者行为的变化

为什么在识别和解决患者需求时必须及时进行？

数字化将如何帮助患者入伍？

迄今为止公司取得的进展

将采取增加患者公司数据流的策略

可穿戴技术潜力的涌现

16:50-主席致闭幕词和会议结束

有关此会议的更多信息，请访问https://www.researchandmarkets.com/r/9n40x9

联络人

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劳拉·伍德（Laura Wood），高级媒体经理

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在E.S.T办公时间致电1-917-300-0470

美国/加拿大免费电话1-800-526-8630

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原文链接：https://coincodex.com/article/7023/digi-tech-pharma-ai-conference-2020-london-united-kingdom-may-13-14-2020-researchandmarketscom/

原文作者：BusinessWire

编译者/作者：wanbizu AI

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