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Elsevier
Bei Elsevier publizieren
Datasets

Elsevier Datasets: Daten in Erkenntnisse verwandeln

Quellenbasierte Evidenz: wissenschaftliche Volltexte, Bilder sowie biomedizinische, interdisziplinäre Abstract-/Zitations-, Chemie- und Regulierungsdaten

Wie können wir Ihnen helfen?
Colourful accordion of various images
Die Zusammenarbeit mit Elsevier war eine Freude. Sie haben uns Daten bereitgestellt, die wir in unseren proprietären biomedizinischen Wissensgraphen integrieren, sowie wertvolle Expertise in Data Science und Drug Repurposing.

David Fajgenbaum

Mitgründer/Präsident bei EveryCure

Gestalten wir den Fortschritt gemeinsam

Verlässliche Datengrundlage für Ihre F&E

Von Volltexten bis hin zu spezifischen, für Ihren Anwendungsfall kuratierten Datensets bietet Elsevier höchste Standards bei Informationsintegrität, Privatsphäre und Sicherheit und schafft so eine verlässliche Basis für Innovationen.

Datensets lassen sich über Elsevier connectors, die mit jedem MCP-kompatiblen Agenten funktionieren, oder über APIs in Ihr KI-Ökosystem und Ihre F&E-Arbeitsabläufe integrieren.

Treiben Sie Ihre F&E auf verlässlicher Grundlage voran – unterstützt durch:

  • Die führende wissenschaftliche Wissensbasis

  • Precision AI und semantische Technologie

  • Fachkompetenz und Data-Science-Expertise

Mit Expert*innen sprechen

Warum sind Volltextdaten aus der wissenschaftlichen Literatur für die F&E entscheidend?

Datensätze aus wissenschaftlicher Volltextliteratur bieten F&E-Teams direkten Zugang zu den einflussreichsten Forschungsarbeiten ihrer Branche.

  • Sie vermitteln Modellen ein vollständigeres Bild als Abstracts und Open-Source-Daten.

  • Sie unterstützen umfangreichere Wissensgraphen mit mehr Entitäten und Beziehungen.

  • Elsevier-Datensätze helfen, KI durch systematische Integration auf eine solide Grundlage zu stellen.

  • Bei Elsevier sichern hohe Standards der Informationsintegrität Datenqualität, stärken das Vertrauen in Ergebnisse und unterstützen regulatorische Anforderungen

Aktuelle Liste der in den Journals-Data-Fachsammlungen enthaltenen Titel anzeigen.opens in new tab/window

Wie können biomedizinische Daten eine intelligentere Pharmakovigilanz unterstützen?

Medizinische Literatur- und Konferenzabstract-Daten aus Embase unterstützen Ihre Pharmakovigilanz, systematische Reviews und ICSRs.

  • Biomedizinische Daten fördern die automatisierte Erkennung von Sicherheitssignalen mit Machine Learning.

  • Sie können KOL-Datenbanken erweitern und Kooperationspartner identifizieren.

  • Organisationen entwickeln damit systematische Automatisierung und sichern die Konformität von Medizinprodukten.

  • Der Zugang zu Embase-Daten liefert wichtige Erkenntnisse für Regulatory und Medical Affairs

Fallstudie lesen: Einsatz von Wissensgraphen zur Förderung der epigenetischen Zielentdeckung mit AstraZenecaopens in new tab/window

Wie können umfassende Daten den Unterschied in der chemischen F&E ausmachen?

Elsevier stellt Datensätze aus wissenschaftlicher Literatur und Patenten bereit und ermöglicht F&E-Teams den Zugang zu einer umfangreichen, zuverlässigen Sammlung chemischer Reaktionen, Strukturen sowie physikochemischer und Bioaktivitätsdaten für Innovation mit Vertrauen.

  • Organisationen arbeiten mit Elsevier zusammen, um Chemiedaten in interne LLMs zu integrieren

  • F&E-Teams nutzen vertrauenswürdige Chemiedaten, um Modelle für prädiktive Retrosynthese, synthetische Machbarkeit und Reaktionsbedingungen zu entwickeln, zu trainieren und zu optimieren

  • Elsevier-Daten speisen interne Suchtools mit individuellen Berichten und Alerts

  • Sie unterstützen zuverlässige Analysen chemischer Strukturen

Wie stärken vertrauenswürdige, umfassende Datensätze den Wettbewerbsvorteil in F&E?

  • Abstract- und Zitationsdaten von Elsevier unterstützen Horizon-Scanning, KOL-Identifikation und Rising-Star-Analysen

  • Daten zu biologischen Beziehungen verbessern die Biomarker-Identifikation und die Vorhersage wirksamer Wirkstoffziele

  • Pharmazeutische Daten aus regulatorischen Dokumenten unterstützen die prädiktive Modellierung klinischer Ergebnisse

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