AstraZeneca 與 Elsevier 合作，提升新型表觀遺傳標的的發現能力
與 Elsevier 合作一直非常愉快……他們提供了可整合至我們專有生物醫學知識圖譜的資料，並且也在資料科學與藥物再利用方面提供了寶貴的專業知識。David Fajgenbaum
EveryCure 共同創辦人／總裁
讓我們攜手共創卓越未來
讓研發更有信心的資料基礎
從全文到依使用情境精選的特定資料集，Elsevier 以最高水準的資訊完整性、隱私與安全保障，協助您更有信心地推動創新。
資料集可透過 Elsevier connectors 整合至您的 AI 生態系統與研發工作流程；這些連接器可與任何相容 MCP 的 AI 代理人搭配使用，並支援 API 介接。
透過以下支援，讓研發更有信心：
領先的科學知識庫
Precision AI 與語意技術
領域專業知識與資料科學能力
為何全文科學文獻資料對 R&D 至關重要？
來自全文科學文獻的資料集，讓 R&D 團隊能直接且全面地存取對其產業最具影響力的研究成果。
全文資料集為模型提供比摘要與開放原始碼資料更完整的視角
全文資料支援建立更豐富的知識圖譜，涵蓋更多實體與關係
Elsevier 資料集透過系統化整合資料，協助為您的 AI 建立穩固且完整的基礎
在 Elsevier，高度的資訊完整性確保資料品質，提升對成果的信心，並支援法規遵循
生物醫學資料如何支援更智慧的藥物安全監測？
來自 Embase 的醫學文獻與會議摘要資料，可推動藥物安全監測、系統性回顧與 ICSRs 的進展。
生物醫學資料可支援透過機器學習自動化安全訊號偵測
資料可用於強化關鍵意見領袖（KOL）資料庫並識別合作夥伴
組織可利用資料開發系統化自動流程，並確保醫療器材符合法規
存取 Embase 資料可揭示原本可能被忽略的關鍵法規與醫務洞察
閱讀案例研究：運用知識圖譜推動 AstraZeneca 的表觀遺傳標的發現opens in new tab/window
全面的資料如何在化學 R&D 中發揮關鍵作用？
Elsevier 提供來自科學文獻與專利資訊的資料集，使 R&D 團隊能運用規模最大、最可靠的化學反應、結構、物理化學與生物活性資料集合，自信地進行創新與開發。
組織與 Elsevier 合作，將化學資料整合至內部 LLM
R&D 團隊使用可信的化學資料，建構、訓練、驗證與最佳化預測性逆合成、合成可行性、反應條件、反應最佳化等模型
Elsevier 資料可為內部搜尋工具提供客製化報告與提醒
Elsevier 資料支援可靠的化學結構分析
可信且全面的資料集還能以哪些方式支援 R&D 的競爭優勢？
Elsevier 的摘要與引文資料支援前瞻掃描、KOL 識別與新興人才分析
生物關係資料可改善生物標記識別並預測有效的藥物標的
來自法規文件的製藥資料支援臨床結果的預測建模