Serendipidade, o milagre de fazer descobertas afortunadas por acidente, tem sido reconhecido como um catalisador fundamental para a inovação. Algumas das mais famosas incluíram a vacinação contra a varíola (incluindo a própria ideia de vacinação em si), raios-X e penicilina.
Por mais inovadoras que essas descobertas possam ser, no entanto, confiar apenas em encontros casuais não é uma abordagem sustentável para alimentar o crescimento e o progresso. Felizmente, os recentes avanços em inteligência artificial (IA) inspiraram uma maneira melhor de descobrir as conexões ocultas que podem levar a grandes avanços: a pesquisa semântica.
Em nosso último blog, exploramos como a integração perfeita de um mecanismo de pesquisa semântica em fluxos de trabalho de P&D oferece a promessa de acelerar a medicina de precisão. Neste post, vamos nos aprofundar em como a pesquisa semântica e as tecnologias de ponta relacionadas podem promover a inovação ao fomentar a serendipidade organizada.
A busca por uma pesquisa melhor
Até cerca de uma década atrás, a única maneira de caçar através de vastos conjuntos de dados digitais era uma técnica conhecida como busca "lexical". Os mecanismos de busca procuravam correspondências literais dos termos de pesquisa: duplicatas letra por letra ou variações comuns. Por exemplo, você pode obter correspondências incluindo o nome "Sue" se pesquisar por "Susan". Mas enquanto um mecanismo de busca lexical pode reconhecer palavras combinando sequências de letras, ele não entende o significado por trás das palavras.
Essa inovação transformou a pesquisa, permitindo que os computadores entendessem melhor a linguagem humana natural. Digite a frase "Eu voltarei" em um mecanismo de busca hoje e você não obterá apenas resultados relacionados a Arnold Schwarzenegger e ao filme O Exterminador do Futuro. O motor também saberá que essas palavras icônicas têm algo em comum com "Hasta la vista, baby", "Vá em frente, faça meu dia" e "Houston, temos um problema".
Dessa forma, a pesquisa semântica está ajudando o Google a nos dar mais das respostas que realmente estamos procurando. Mas o nível de pesquisa semântica é limitado do ponto de vista da pesquisa. Cultivar um ambiente mais fértil para a inovação na pesquisa farmacêutica requer uma aplicação ainda mais profunda dessa tecnologia.
Revolucionando a pesquisa semântica e a descoberta
Formas avançadas de pesquisa semântica estão começando a capacitar as organizações de P&D a fazer novos e empolgantes avanços, reduzindo o tempo necessário para buscar e analisar informações. Aproveitar a IA explicável, o processamento de linguagem natural e uma base de conhecimento rica pode ajudar os pesquisadores a identificar e conectar pontos de dados aparentemente não relacionados, transformando descobertas inesperadas em insights e oportunidades valiosas.
"Estamos entusiasmados em trabalhar com a Biomax para gerenciar e compartilhar conhecimento de forma eficaz em nossa comunidade de Ciência e Inovação", diz Dorus van der Linden, chefe de gestão e compartilhamento de conhecimento da DSM, uma empresa especializada em saúde e nutrição com sede na Holanda.
"Com base em nossa pesquisa convencional de palavras-chave anterior, recuperamos apenas 45%, contra 95% de nossos documentos de P&D com a plataforma de pesquisa semântica da Biomax. O conhecimento que de outra forma estava oculto e desconectado agora está acessível aos nossos cientistas e isso nos economiza tempo e recursos para coletar informações relevantes", disse van der Linden.
Resultados como esses estão sendo possíveis pela integração de dados semanticamente estruturados e não estruturados de uma ampla gama de fontes, incluindo iniciativas de pesquisa proprietárias, literatura científica, bancos de dados de patentes e ensaios clínicos, bem como bancos de dados externos como ChEMBL, PubChem, UniProtKB, PDB e Open Targets. Essa integração abrangente de dados permite que as organizações aproveitem um vasto conjunto de conhecimento, acelerando os ciclos de desenvolvimento e aprimorando a qualidade de seus produtos e serviços.
Desvendando as conexões ocultas com gráficos de conhecimento
Gráficos de conhecimento especializado projetados especificamente para pesquisa estão no centro de abordagens inovadoras para promover a serendipidade organizada. Esses gráficos são redes estruturadas e interconectadas de conceitos, entidades e relacionamentos que representam o conhecimento do mundo real em um formato legível por máquina. Os gráficos de conhecimento permitem que os usuários descubram padrões, façam conexões e obtenham novos insights de pontos de dados aparentemente não relacionados.
Os gráficos de conhecimento servem como ferramentas poderosas para a integração semântica, fornecendo um mapa abrangente do cenário contextual e conectando fontes de dados díspares. O resultado é um gráfico de conhecimento global em constante crescimento que revela as relações semânticas entre vários pontos de dados, permitindo que os pesquisadores infiram conhecimento oculto a partir de informações explícitas.
Fazendo a ponte entre dados e insights
O poder de um gráfico de conhecimento é ainda maior quando ele é usado como uma "camada semântica" que fica no topo de diversos fluxos de dados, data lakes e data warehouses. Essa camada semântica serve como um sistema de gerenciamento de metadados, fornecendo identidade, classificação e contextualização para todos os diferentes pontos dessas fontes.
A camada semântica desempenha um papel crítico ao permitir que os usuários finais acessem as informações certas no momento certo em grandes quantidades de dados corporativos e públicos por meio de recursos de consulta e resposta a perguntas. Ao aderir aos princípios de dados FAIR (encontrável, acessível, interoperável e reutilizável, da sigla em inglês), a camada semântica facilita a reutilização de ativos digitais normalmente coletados dentro das ciências da vida, permitindo o rápido desenvolvimento de aplicativos dedicados para casos de uso especializados e criando data marts analíticos bem compreendidos para processamento downstream.
Fomentando a serendipidade organizada com um motor de inovação
O LabVantage Biomax está fechando a lacuna entre o valor atual que as organizações de P&D estão derivando dos dados e o valor potencial que podem alcançar com AILANI (interface de linguagem de inteligência artificial), uma plataforma de integração semântica e pesquisa.
Ao integrar dados estruturados e não estruturados de uma infinidade de fontes, a AILANI permite que os pesquisadores acessem uma vasta base de conhecimento que, de outra forma, seria inacessível e isolada. A plataforma não se limita à análise de texto - as informações também podem ser extraídas de tabelas, gráficos, fórmulas químicas e outras imagens usando reconhecimento óptico de estrutura. Seu gráfico de conhecimento especializado, por sua vez, revela as relações contextuais entre vários pontos de dados, permitindo que os pesquisadores desenhem conexões e obtenham insights de informações aparentemente não relacionadas. Os dados não são priorizados pela popularidade, mas validados pela quantidade de evidências associadas a eles.
A capacidade da camada semântica de preencher a lacuna entre dados brutos e insights acionáveis amplifica ainda mais o potencial de serendipidade organizada. Ao tornar conjuntos de dados complexos mais acessíveis e compreensíveis, a camada semântica capacita os pesquisadores a descobrir padrões ocultos e tomar decisões informadas, impulsionando a inovação e o crescimento.
Com sua camada semântica alimentada por gráficos de conhecimento, a AILANI é um divisor de águas na promoção da inovação, alimentando a serendipidade organizada. Ao aproveitar o poder de tecnologias avançadas, como IA explicável, processamento de linguagem natural, reconhecimento de estrutura óptica e integração semântica, a AILANI desbloqueia novas oportunidades para as organizações capitalizarem conexões inesperadas e insights imparciais.
Para saber mais sobre a AILANI, confira este pequeno vídeo introdutório. Se você está pronto para abraçar o futuro da tomada de decisão baseada em dados, fale conosco hoje mesmo.
