Qiagen NV parie que les agents de découverte de médicaments ont autant besoin d’une base de connaissances fiable que de modèles performants. Pour les entreprises biopharmaceutiques, cela signifie fournir aux agents des informations dont la provenance est claire et suffisamment contextuelles pour étayer leurs réponses.
Les graphiques de connaissances peuvent fournir cette couche de contexte pour les agents d'IA, selon Iman Bhattacharya, responsable mondial senior du marketing produit chez Qiagen. Cependant, la curation humaine reste au cœur de l’approche.
« Je pense que pendant que tout le monde parle de l'IA et de la couche modèle, nous nous concentrons profondément sur la base de connaissances et son contenu », a-t-il déclaré. « Et nous pensons que l'IA est là pour rester. L'IA est là pour vous élever, mais elle doit être profondément ancrée dans la curation humaine. »
Bhattacharya s'est entretenu avec John Furrier de theCUBE Research à GraphSummit, lors d'une diffusion exclusive sur theCUBE, le studio de diffusion en direct de SiliconANGLE Media. Ils ont discuté de la manière dont les connaissances conservées et les données traçables peuvent ancrer les agents d’IA utilisés dans la découverte de médicaments. (* Divulgation ci-dessous.)
Les agents de découverte de médicaments s'appuient sur des connaissances conservées
La branche bioinformatique de l'entreprise sélectionne manuellement les données biomédicales depuis plus de 25 ans, en s'appuyant sur plus de 150 experts de niveau MD et PhD, a noté Bhattacharya. Ce travail ancre désormais la plate-forme de découverte Qiagen, qui superpose l'accès au protocole de contexte de modèle, ou MCP, et un explorateur de découverte agentique au-dessus de la base de connaissances organisée. La société s'est également associée à Nvidia Corp. en mai pour faire progresser l'IA basée sur des graphiques pour la découverte de médicaments.
« Il ne s'agit pas uniquement de données ou de bases de connaissances. Il s'agit en fait d'un système complet », a déclaré Bhattacharya. « Le but n'est pas de le cloisonner. Le but est de l'intégrer à cet écosystème. »
La précision est là où la conception compte le plus. Les clients du secteur pharmaceutique jugent le retour sur investissement en fonction de la rapidité avec laquelle ils peuvent obtenir des indications précises avant leurs concurrents, et les agents qui inventent des réponses ne parviennent pas à atteindre cet objectif, selon Bhattacharya.
« Votre agent va commencer à fournir des résultats, et il va halluciner. Il ne dira jamais non. Nous avons vu qu'il fournira des résultats synthétiques », a-t-il déclaré. « Mais en fin de compte, ce qui compte, c'est que vous produisiez quelque chose, que votre résultat soit quelque chose de bon et de traçable. »
Voici l'interview vidéo complète, qui fait partie de la couverture de GraphSummit par SiliconANGLE et theCUBE :
(* Divulgation : TheCUBE est un partenaire média payant pour GraphSummit. Ni Neo4j, le sponsor de la couverture de l'événement theCUBE, ni les autres sponsors n'ont de contrôle éditorial sur le contenu de theCUBE ou SiliconANGLE.)
