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竹間智能攜手賽諾菲,助力醫(yī)藥行業(yè)數字化轉型

2019-07-16 13:39:06   作者:   來源:CTI論壇   評論:0  點擊:


  2019年4月,Emotibot竹間智能與國際醫(yī)藥巨頭Sanofi賽諾菲達成合作意向,加入由賽諾菲打造的加速器——極創(chuàng)聯(lián)盟第二期“極速項目”,與另三家初創(chuàng)企業(yè)(GYENNO,D-Nurse,DIABNEXT)一道,將陸續(xù)賦能數字化轉型計劃,合作開發(fā)有潛力的數字醫(yī)療項目,支持其業(yè)務成長。
  賽諾菲全球數字轉型策略
  賽諾菲作為全球頂級藥企,自1982年進入中國以來,在上海設有中國研發(fā)中心和亞太研發(fā)總部,在成都設有全球研發(fā)運營中心,目前中國雇員已接近其全球雇員數的十分之一。中國成為賽諾菲最重要和發(fā)展最快的市場之一。
  到2025年,賽諾菲計劃實現成為全球創(chuàng)新、多樣化、數字化醫(yī)療公司的愿景:“賽諾菲的全球數字轉型策略涉及醫(yī)藥價值鏈的方方面面,包括臨床研究、生產制造、多渠道互動(Multi-Channel Engagement)、真實世界研究(Real World Evidence)、數字化解決方案和患者整合服務(Integrated Care)。”
  作為賽諾菲的重要市場,中國在其實現數字轉型的道路上扮演著至關重要的角色。負責整體推進賽諾菲中國數字化創(chuàng)新戰(zhàn)略設計和實施工作的賽諾菲中國商務卓越部負責人Pierre Faury認為,中國是合作發(fā)展的重要陣地,中國“有一個蓬勃發(fā)展的生態(tài)系統(tǒng),包括超過兩千家企業(yè),從初創(chuàng)企業(yè)到科技巨頭,所以全世界沒有任何其他地方像中國這樣可以更好的推動我們的數字戰(zhàn)略。”
  極創(chuàng)聯(lián)盟積極推進
  “極創(chuàng)聯(lián)盟”于2018年4月成立,是賽諾菲在新興市場國家設立的首個數字化創(chuàng)新平臺和加速器。通過攜手中國本土企業(yè),“極創(chuàng)聯(lián)盟”為實現醫(yī)療項目開發(fā)與創(chuàng)新提供了豐富資源和良好機遇。同年11月“極創(chuàng)聯(lián)盟”孕育的第一期“極速項目”已取得合作成果。首期合作的初創(chuàng)公司有RIKAI Labs,Researchably和Atman三家。
  2019年4月,極創(chuàng)聯(lián)盟開始了第二期“極速項目”,Emotibot,GYENNO,D-Nurse,DIABNEXT四家初創(chuàng)企業(yè)加入,將陸續(xù)賦能數字化轉型計劃,合作開發(fā)有潛力的數字醫(yī)療項目,支持賽諾菲業(yè)務成長。
  皮埃爾·福瑞先生表示:“創(chuàng)意聯(lián)盟”的建立使賽諾菲能夠與外部互聯(lián)網生態(tài)系統(tǒng)建立聯(lián)系,是賽諾菲商業(yè)模式的創(chuàng)新與突破。醫(yī)藥巨頭公司與互聯(lián)網初創(chuàng)企業(yè)的跨界合作是不僅是雙方商業(yè)模式的創(chuàng)新和突破,更融合了內外部智慧造福醫(yī)療環(huán)境,為醫(yī)療行業(yè)專業(yè)人員和患者提供更高效的綜合解決方案。
  竹間智能如何賦能
  Emotibot竹間智能技術的加持將為賽諾菲質檢活動注入新鮮血液,助力檢測藥企銷售們(簡MCL)與醫(yī)生的溝通質量。
  目前主要依托人工操作打分的質檢流程需耗費大量人力和時間成本,且個人的主觀判斷無法保證百分之百的精確度。Emotibot的AI技術能夠實現機器的初次質檢,再輔助以人工進行二次審核,最終分數決定醫(yī)藥銷售的績效工資,這樣一來整個質檢環(huán)節(jié)的效率有望大幅提高。
  竹間的技術優(yōu)勢
  Emotibot為醫(yī)藥行業(yè)定制AI質檢方法通過醫(yī)藥行業(yè)ASR定制引擎與智能糾錯,提高專門名詞與術語的語音轉文本的準確率;定制醫(yī)藥行業(yè)語義解析與質檢規(guī)則,適應復雜語境與話術的質檢需求;打造醫(yī)藥行業(yè)機器質檢與人工質檢閉環(huán),形成有監(jiān)督學習與無監(jiān)督學習之間的智能轉化。
  Emotibot多模態(tài)識別技術能結合語義、語言和表情對醫(yī)生微波動情緒進行多模態(tài)識別,抓取銷售代表與醫(yī)生溝通中的情緒反饋,解讀銷售代表感染力的客觀指標。
  Emotibot AI洞察能實現優(yōu)秀話術的自主識別與抽取,用戶畫像的標簽自動抽取與繪制,以及完成用戶反饋的根源分析。
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