仅使用一个数据源，这不足以提供对任何治疗领域的见解
为平台而非治疗机会创建的数据和业务规则
几乎没有针对目标市场定制关键绩效指标
几乎没有灵活性来扩展平台或添加不同的数据，以便进行更深入的探索或提供更广阔的视野以获得进一步的洞察
需要多个平台和服务提供商
采用以顾问为主的方法有以下局限性：
流程虽然完全可定制，但速度缓慢、不可重复且效率低下
难以实施的解决方案
依赖特定资源和专业知识
随着全球数据量的增加，使用上述方法所 克罗地亚手机号码数据 面临的挑战也随之增加。根据 的 产品的数据，仅在生物医学领域，平均每年就有超过 万篇科学论文发表，大约每分钟三篇论文。可靠、稳健的数据对于提供指导药物治疗开发决策的见解至关重要。
使用传统平台和顾问的一个主要低效率是他们无法轻松地将多个大型不同的数据集组合成一个真实版本。
高效筛选大量临床研究、索赔数据、电子健康记录、营销绩效指标和销售数据的能力可以为药品制造商提供所需的宝贵见解。要进行这种“筛选”，必须将先进的 和 功能纳入生物制药公司的药物治疗开发和商业化流程中。
采用先进人工智能和机器学习的成果
生物制药公司使用先进的人工智能和机器学习进行数据分析将有助于未来开发新的测试、治疗方法和程序，并找到机会更好地识别临床试验的理想患者，了解患者市场份额的人口统计数据，并改善对患者及其医疗保健提供者的治疗促销营销。