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Ontada 利用 Azure OpenAI 加速肿瘤学数据提取
Ontada 使用 Microsoft Azure AI Foundry 和 Azure OpenAI Service 实施了大语言模型，从非结构化文档中提取涵盖 39 种癌症类型的近 100 个关键肿瘤学数据元素。这取代了应用于 1.5 亿份非结构化肿瘤学文档的手动、耗时且易出错的过程。该解决方案以四倍速度交付高质量数据，并解锁了估计 70% 之前未分析或未使用的信息。因此，Ontada 加速了生命科学产品开发，将上市时间从数月缩短至一周。
Ontada发布于 2026年7月27日阅读 0
获取估计 70% 之前未分析或未使用的信息
未披露
加速生命科学产品开发，将上市时间从数月缩短至一周
未披露
从非结构化肿瘤学文档中获取高质量数据的速度提高四倍
未披露
01
业务背景
Ontada 使用 Microsoft Azure AI Foundry 和 Azure OpenAI Service 实施了大语言模型，从非结构化文档中提取涵盖 39 种癌症类型的近 100 个关键肿瘤学数据元素。这取代了应用于 1.5 亿份非结构化肿瘤学文档的手动、耗时且易出错的过程。该解决方案以四倍速度交付高质量数据，并解锁了估计 70% 之前未分析或未使用的信息。因此，Ontada 加速了生命科学产品开发，将上市时间从数月缩短至一周。
02
遇到的问题
03
AI 解决方案
04
实施结果
获取估计 70% 之前未分析或未使用的信息：
加速生命科学产品开发，将上市时间从数月缩短至一周：
从非结构化肿瘤学文档中获取高质量数据的速度提高四倍：
针对涵盖 39 种癌症类型的近 100 个关键肿瘤学数据元素：
取代了对 1.5 亿份非结构化肿瘤学文档的手动分析过程：
05
风险与边界
客户 / 负责人引述
“”
信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写；关键结论应可追溯到以下材料。