缩短时间
从原型到 MVP：从 3 个月以上缩短到 6 周
1.6 万小时
每年节省的搜索时间
减少 55%
基础设施成本
概述
辉瑞以为其 13 亿患者改进医疗保健体验为使命，一直在寻求使用尖端技术进行创新。为了使用基于云的解决方案优化新药的开发，辉瑞和 Amazon Web Services（AWS）创建了 Pfizer-Amazon Collaboration Team（PACT）计划。
在 PACT 中，辉瑞已开展了 14 个项目，包括采用生成式人工智能（AI）和机器学习（ML），每年为科学家节省多达 1.6 万小时的搜索时间，并将基础设施成本减少了 55%。辉瑞使用了大量 AWS 工具来探索新创意，快速构建原型以及激发对数字药物开发创新的热情。
机会 | 通过 PACT 计划支持快速创新
自 1849 年成立以来，辉瑞一直专注于将科学创新作为核心价值。辉瑞药物科学小分子（PSSM）数据和数字创新主管 Vijay Bulusu 表示：“为了跟上技术步伐，我们必须让员工不断花时间学习 AWS 发布的技术，而通过与 AWS 合作，辉瑞能够留出时间专注于科学，同时又能利用 AWS 所提供新技术的广度和深度
2021 年，辉瑞的 PSSM 团队和 AWS 推出了 PACT，将 AWS 在分析、机器学习、计算、存储、安全和云数据仓库方面的能力应用于辉瑞实验室、临床生产和临床供应链工作。辉瑞的药物开发和临床生产团队提出可行想法，AWS 则通过解决方案架构师和 AWS 原型设计和云工程团队提供技术专业知识。
辉瑞团队可以心无旁骛地高度关注正在进行的技术项目，PACT 负责解决原型设计所需带宽方面的挑战。“通过这种合作，AWS 让原型设计团队融入业务和 IT 团队，从而直接合作应对相关挑战。”Bulusu 表示，“此举能够让我们通过快速学习、提供信息和快速失效机制的周期，快速进行原型设计。”
AWS 专业服务团队是一个全球专家团队，可以帮助组织通过 AWS 实现预期的业务成果，在专家指导下，成功的原型设计将进入最简可行产品（MVP）阶段，并可能进入生产阶段。“对我们而言，最大的价值在于不必使用内部带宽进行评估和原型设计，因为这需要大量的深厚技术知识。”Bulusu 表示，“通过与 AWS 合作，我们可以测试新技术，从而解决挑战并扩展解决方案，无需费心钻研那些我们无法确定是否要继续使用的技术。”
借助 AWS 的人才和技术，我们改变了我们的创新文化，并在很短时间内完成了大量工作。通过 PACT 计划，我发现最重要的好处是，它激发了人们进行更大胆的思考。”
Vijay Bulusu
辉瑞制药科学小分子（PSSM）数据和数字创新负责人
解决方案 | 使用机器学习和生成式人工智能，每年为科学家节省多达 1.6 万小时的搜索时间
借助 PACT，辉瑞大幅缩短了原型实现 MVP 所需的时间。“假设在我们能找到带宽和具备适当技能人员的前提下，如果我们自行完成这些工作，那么至少需要 3 个月的时间。”Bulusu 表示，“PACT 的原型设计通常不超过 6 周。” PACT 根据创新的预期商业价值来选择用例，重点关注跨内部业务的问题。
首个用例旨在将 1500 名 PSSM 科学家在数据发现上所花费的时间减少多达 80%。开发一种药物大约会生成 2 万份文件，科学家通常必须使用各种工具手动查找数据，才能找到历史数据。早期的实验促成了一项全新 AWS 服务的开发：Amazon Kendra，这是一项智能企业搜索服务，可供组织通过内置连接器在不同的内容存储库中进行搜索。
为了提高搜索能力的效率，PACT 团队现在使用生成式人工智能，通过 Amazon Bedrock 访问 Anthropic 的 Claude 2.1。Amazon Bedrock 是一项完全托管的服务，可提供领先人工智能公司的高性能基础模型。科学家通过名为 Vox 的内部平台访问 Amazon Bedrock，以自然语言提出问题，通过语音命令和聊天机器人进行文档搜索。辉瑞估计，科学家每年可以节省多达 1.6 万小时的数据搜索和提取时间。辉瑞还估计，其基础设施成本将降低 55%。
另一 PACT 原型在辉瑞的便携式连续微型和模块化（PCMM，这是一种生产固体口服药物的连续生产工艺）生产中发现了异常情况。工程师们使用 Amazon SageMaker 构建了 PCMM 异常检测原型，Amazon SageMaker 是一项完全托管的服务，汇集了大量几乎适用于任何用例的高性能、低成本机器学习工具。
当 PCMM 生产中出现异常情况时，辉瑞科学家可以进行检测，预测维护需求，并通过在 AWS 上建立的解决方案的机器学习能力来减少设备停机时间。该解决方案还使用了 Amazon Lookout for Equipment，这是一项机器学习工业设备监控服务，可检测设备异常行为，以便组织采取行动并避免计划外停机时间。解决方案还使用了 Amazon Lookout for Metrics，它可以自动检测指标中的异常并确定其根本原因。最终，这项工作推动了制造分析工具的实施，该工具专门用于处理时间序列数据。“我们的大分子团队现在也在使用这项技术。”Bulusu 表示，“从 PACT 项目中吸取的经验激发了多个辉瑞团队和业务线领域的创新。”
PACT 鼓励辉瑞团队发挥创新热情，即使有的想法尚未成熟。例如，该团队探讨了使用虚拟和增强现实进行训练的想法。“在这个项目中，我们可以快速制作原型，然后发现尚未为这项技术做好充分准备，这就是一个很好的例子。”Bulusu 表示，“通过此类原型设计实验，我们可以经历快速学习和快速失效机制，这对我们而言是一大益处。”
成果 | 培育全公司范围的创新文化
到目前为止，在 PACT 最初的 14 个项目清单中，已有五个想法付诸实施。“尽管我们只是在进行原型设计，没有为 AWS 带来即时收入，但 AWS 总是会推举其顶级团队提供建议。”Bulusu 表示，“合作的 AWS 人才始终给我们留下深刻的印象。”
通过 PACT 计划，PSSM 小组有信心提出之前可能不具有可行性的新想法。“借助 AWS 的人才和技术，我们改变了我们的创新文化，并在很短时间内完成了大量工作。”Bulusu 表示，“当人们看到我们跨团队分享的案例研究，并且了解到我们与 AWS 团队开展合作后，我们发现大家都开始主动应对以往他们不愿意面对的挑战了。通过 PACT 计划，我发现最重要的好处是，它激发了人们进行更大胆的思考。”
关于辉瑞
辉瑞是一家美国跨国制药和生物技术公司，运用科学及其全球资源，为人们提供延长生命和显著改善生活质量的疗法。
使用的 AWS 服务
Amazon Kendra
Amazon Kendra 提供了一种智能的企业搜索解决方案，可以提高员工的工作效率以及客户满意度。
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker 是一项完全托管的服务，它汇集了大量工具，可为任何使用案例提供高性能、低成本的机器学习（ML）。
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Amazon Bedrock
Amazon Bedrock 是一项完全托管的服务，可通过单个 API 提供来自领先人工智能公司的多种高性能基础模型（FM），同时还提供一系列您所需要的的广泛功能，用于构建支持安全性、隐私性和负责任的人工智能原则的生成式人工智能应用。
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AWS Professional Services
AWS Professional Services 组织是由专家组成的一个遍布全球的团队，可以协助您高效运用 AWS 云技术达到预期业务成效。
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行动起来
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