Investigación y desarrollo más rápidos
La IA encuentra estructura en grandes volúmenes de datos recopilados en la atención médica, la investigación química y el descubrimiento, y los convierte en información que los científicos pueden utilizar.
Sectores · Farmacéutica
Inteligencia artificial en la industria farmacéutica: de los datos de investigación al conocimiento útil
La IA está transformando la investigación y la atención farmacéuticas. Convierte grandes colecciones de datos de investigación en información útil, da a los analistas acceso rápido a bases de datos químicas y asume las tareas administrativas y regulatorias rutinarias. Desarrollamos estos sistemas para empresas farmacéuticas, desde prototipos de I+D hasta herramientas en producción.
- Datos de investigación convertidos en información útil
- Análisis más rápido de bases de datos de compuestos
- Menos trabajo regulatorio y administrativo manual
- El 57% de nuestro equipo tiene un doctorado
- Empresa alemana que trabaja conforme al RGPD
Hablemos de su proyecto
5,0 18 reseñas en Clutch Ganador de los Go Global Awards
Confían en nosotros grandes empresas, scale-ups y entidades sin ánimo de lucro
Lo que usted gana
Lo que la IA cambia en la industria farmacéutica
Los ámbitos en los que la IA ya apoya la investigación, las operaciones y la atención farmacéuticas.
Información conectada
La IA puede vincular la información de producción, logística y atención, para que los datos de atención farmacéutica se gestionen en toda la organización y no en silos.
Trabajo rutinario automatizado
Las tareas administrativas y regulatorias que absorben el tiempo de los farmacéuticos pueden gestionarse con modelos inteligentes, y los expertos se limitan a revisar los resultados y actuar sobre ellos.
Lo que entregamos
Soluciones de IA para empresas farmacéuticas
Casos de uso desde la investigación hasta las operaciones, incluidos proyectos que hemos realizado para clientes farmacéuticos.
- 01
IA en la I+D farmacéutica
Proyectos de investigación y desarrollo que aplican el machine learning a datos médicos y químicos y evalúan los enfoques más avanzados para su problema.
- 02
Procesos de medicamentos genéricos
Herramientas de machine learning que dan a los analistas de fármacos acceso rápido a grandes bases de datos de elementos y compuestos químicos y sacan a la luz relaciones difíciles de encontrar manualmente.
- 03
Gestión de la información de atención farmacéutica
Sistemas que integran la información de producción, logística y atención procedente de distintas fuentes de datos en una única vista gestionada.
- 04
Traducción de imágenes médicas
Las redes generativas antagónicas traducen imágenes de tejido entre dominios de tinción, de modo que un clasificador de enfermedades existente puede reutilizarse con distintos reactivos.
- 05
Detección y recuento de pastillas
Visión artificial que detecta, clasifica y cuenta pastillas por National Drug Code para automatizar los procesos de inventario farmacéutico.
- 06
Análisis de brechas de competencias
PLN que extrae competencias de currículos, descripciones de puestos y evaluaciones para detectar brechas de competencias y riesgos de sucesión en grandes organizaciones de investigación.
¿No está seguro de cuál necesita? Descríbanos el problema y le recomendaremos el enfoque.
Hablemos de su proyectoCasos de éxito
Todos los casos de éxitoResultados que hemos logrado para nuestros clientes
Salud · Visión artificial, IA generativa
Traducción de imágenes médicas entre tinciones de tejido para una farmacéutica
Reutilizadoun único clasificador de enfermedades para distintos reactivos de tinción
Un componente de IA que traduce imágenes histológicas de un dominio de tinción a otro, para que el software y los modelos de machine learning existentes puedan reutilizarse con todos los reactivos.
Leer el caso de éxito
Detección y conteo de pastillas para un proveedor de tecnología sanitaria
99,9 % de precisión, recall y F1 en todas las predicciones
Un sistema de visión artificial que identifica, clasifica y cuenta pastillas farmacéuticas por su National Drug Code (NDC) a partir de fotografías y sustituye un conteo manual propenso a errores.
Análisis de brechas de competencias con PLN para una empresa de ciencia y tecnología
~10.000 horas-hombre ahorradas
Una herramienta interactiva de PLN que evalúa las competencias de los empleados, compara perfiles de competencias e identifica brechas entre el personal clave para el negocio y sus posibles sucesores.
Estimación del volumen de grasa y músculo ocular a partir de resonancias magnéticas
Automatizada segmentación de grasa y músculo en cada corte de resonancia
Un modelo de deep learning para un centro de oftalmología que segmenta el tejido graso y muscular en resonancias magnéticas de órbita, estima su volumen y permite comparaciones de antes y después.
Por qué AI Superior
IA con rigor científico, entregada como un producto
Muchos proveedores pueden construir una demo. Lo difícil es que la IA funcione de forma fiable con datos reales, dentro de procesos de negocio reales, y para eso hace falta otro tipo de equipo.
01
Un equipo de investigadores
AI Superior fue fundada en 2019 por investigadores en IA con artículos publicados y patentes, y todo el equipo trabaja con ese mismo rigor científico.
- PhD57 %
- MSc28 %
- BSc15 %
02
Pensado para llegar a producción
Cada proyecto avanza por etapas, con una decisión de continuar o no en cada hito, para acotar el riesgo: el presupuesto solo va a enfoques que ya han funcionado con sus datos.
4× nuestra tasa de éxito en pruebas de concepto frente a la media del mercado
03
Un equipo completo desde el primer día
Un mismo equipo diseña la estrategia, los modelos y el software, así que nada se pierde en traspasos entre proveedores.
- Producto AI product owner, analista de negocio, jefe de proyecto
- Datos Científicos de datos, ingenieros de ML, analista de BI
- Desarrollo Ingenieros de software, QA, DevOps
04
Sus datos, siempre bajo control
Cuando los datos no deben salir de su organización, trabajamos con modelos privados y autoalojados en lugar de servicios de IA de terceros.
- RGPD, empresa alemana
- LLM autoalojados
- Métodos transparentes
Nuestro equipo
Los expertos detrás de su proyecto
Su proyecto lo dirigen científicos de datos e ingenieros sénior con trayectoria investigadora, con el apoyo de nuestros equipos de producto y desarrollo.
-
Dr. Sergey Sukhanov Chief Data Scientist Doctor en Machine Learning, científico de datos desde 2013. Publicaciones, patentes y más de 30 casos de uso de IA implementados; varios premios del IEEE.
-
Dr. Ivan Tankoyeu Chief Data Officer Doctor en Informática. Reconocido por la IEEE GRSS Society, ganador del Global AI Hackathon 2017 y entre los 500 mejores científicos de datos de Kaggle (2014).
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Sergio Frayle, M.Sc. Lead Data Scientist Máster en IA, Reconocimiento de Patrones e Imagen Digital; más de 7 años en procesamiento de imágenes y visión artificial, con publicaciones.
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Enrique Fernández, M.Sc. Senior ML Expert Máster en Robótica y Mecatrónica; desarrolla y despliega soluciones de IA complejas, sobre todo en visión artificial y PLN.
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Peter Luck, M.Sc. Consultor de IA Máster en Ingeniería de Negocio e Informática; product manager y jefe de proyecto de productos de machine learning.
Opiniones de clientes
5,0 Valorados con 5,0 por nuestros clientes
18 reseñas verificadas en Clutch
“Entregaron un módulo adicional que no esperábamos y que resultó muy útil.”
Investigación y desarrollo de software a medida con redes generativas antagónicas para una empresa farmacéutica con más de 5.000 empleados.
“Valoro su enfoque, su experiencia y la calidad de la información que aportan.”
Consultoría en IA y machine learning para identificar los casos de uso adecuados para una empresa de diseño web y gráfico.
“No solo son grandes expertos en la teoría: también cumplen gracias a su excelente dominio práctico.”
Cómo trabajamos
Un proyecto de IA, etapa por etapa
Cada etapa termina con un resultado que usted puede comprobar, y solo decide sobre la siguiente después de ver funcionar la anterior. El alcance y el presupuesto siguen bajo su control.
- Estimación antes del compromisoConoce el alcance y los resultados esperados antes de que empiece el desarrollo.
- Decisión tras cada etapaCada etapa termina con un resultado verificable y una decisión sobre el siguiente paso.
- Riesgos comunicados abiertamenteLe informamos de riesgos y oportunidades en cuanto el análisis los detecta.
- Decisión de continuar o no
Descubrimiento
Analizamos con su equipo el problema de negocio y decidimos hacia dónde debe ir la solución.
Usted obtiene: Alcance, enfoque y una estimación general del esfuerzo y de los resultados esperados
- Decisión de continuar o no
Datos y viabilidad
Conocemos a su equipo y sus datos, y comprobamos si la IA es la herramienta adecuada para este problema.
Usted obtiene: Una evaluación de los datos y un veredicto claro de viabilidad antes de empezar el desarrollo
- Decisión de continuar o no
Prueba de concepto / MVP
Empezamos en pequeño, con los datos ya disponibles, para probar la solución en la práctica.
Usted obtiene: Resultados medidos con sus propios datos y una base para la decisión de inversión
- Decisión de continuar o no
Integración y escalado
Integramos la solución en sus sistemas existentes, afinamos los modelos y los ajustamos cuando es necesario.
Usted obtiene: Una solución que funciona dentro de sus procesos, compatible con sus datos y sistemas
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Evaluación
Revisamos los resultados con usted y nos aseguramos de que se interpretan correctamente.
Usted obtiene: Qué ha aportado la solución y dónde conviene mejorar después
Premios y reconocimientos
Entre las principales empresas de IA
Reconocidos por premios empresariales internacionales y por plataformas B2B independientes que clasifican a las empresas según reseñas verificadas de clientes.
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Ganador de los Go Global Awards 2021 · International Trade Council -
Mejor proveedor de servicios de ciencia de datos e IA, Europa 2021 · German Business Awards -
Empresa líder en inteligencia artificial 2023 · Clutch -
Empresa líder en machine learning 2023 · Clutch -
Clutch Champion Otoño de 2023 · Clutch -
Clutch Global Otoño de 2023 · Clutch -
Empresa líder en BI y big data Alemania 2023 · Clutch -
Empresa líder en servicios de TI Alemania 2023 · Clutch -
Empresas líderes en inteligencia artificial 2023 · TrueFirms -
Empresas líderes en machine learning 2021 · Techreviewer -
Empresas de servicios de TI con más reseñas Alemania · The Manifest
¿En qué puede ayudar hoy la IA a una empresa farmacéutica?
En investigación y desarrollo, donde convierte grandes conjuntos de datos recopilados en información útil; en los procesos de medicamentos genéricos, donde agiliza el trabajo con bases de datos de compuestos químicos; y en las operaciones, donde automatiza las tareas administrativas y regulatorias rutinarias y conecta los datos de producción, logística y atención.
¿Puede la IA reutilizar modelos que ya hemos entrenado?
A menudo, sí. Para una empresa farmacéutica utilizamos redes generativas antagónicas para traducir imágenes de tejido teñidas con un reactivo al dominio de otro, de modo que pudiera reutilizarse un clasificador de detección de enfermedades existente. Una herramienta interactiva permitió al equipo validar las imágenes generadas, lo que redujo el tiempo y el coste de procesar nuevos tipos de tinción.
¿Puede utilizarse la IA en entornos clínicos?
Su uso en situaciones clínicas sigue siendo limitado. Nos centramos en casos de uso de investigación, análisis y operaciones en los que la IA apoya a los expertos, y le indicamos con claridad dónde el criterio humano sigue siendo imprescindible.
¿Trabajan solo con datos de laboratorio e investigación?
No. También hemos realizado analítica de PLN para una empresa de ciencia y tecnología con decenas de miles de empleados, identificando brechas de competencias y sucesores para puestos críticos para el negocio y ahorrando unas 10.000 horas-hombre.
¿Cómo gestionan la incertidumbre de los proyectos de investigación?
Nuestro ciclo de vida de proyectos de IA está adaptado de los estándares de desarrollo de software y tiene en cuenta los retos científicos del machine learning. Cada fase tiene sus propios objetivos y criterios de calidad, que deben cumplirse antes de empezar la siguiente.
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Comparta algunos detalles y nuestro equipo de IA se encargará del resto. Estos son los siguientes pasos:
- Revisamos su solicitud y le respondemos por correo electrónico.
- Una llamada con un experto en IA para entender su problema, sus datos y sus objetivos.
- Una recomendación clara: el enfoque que proponemos y una estimación inicial.
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