Hammerspace今日宣布，委任約翰·麥基洛普為美洲區銷售副總裁。該公司提供高效能數據平台，支援各地人工智能（AI）應用。麥基洛普加入Hammerspace之際，正值市場對其人工智能數據基礎設施需求加速增長。他擁有超25年經驗，擅長建立高效能銷售團隊、拓展策略夥伴關係及推動營收增長。
隨著企業由人工智能實驗階段邁向生產應用，Hammerspace透過協助客戶跨現有基礎設施存取及編排數據、消除數據孤島，並最大化GPU投資，正取得發展動力。麥基洛普將在此基礎上，擴大企業採用、強化夥伴生態系統，並提升Hammerspace在美洲區的銷售執行力。
Hammerspace美洲區銷售副總裁約翰·麥基洛普 AP圖片
Hammerspace首席商務官東尼·阿薩羅表示，公司今年錄得驚人增長。他指出，很高興約翰加入團隊，協助公司提升市場動力。阿薩羅形容，約翰在擴展銷售組織及建立夥伴關係方面往績彪炳，有助將市場領導地位轉化為持續的營收增長。
麥基洛普具備豐富的企業科技領導經驗，曾於昆騰公司擔任全球銷售高級副總裁及美洲區銷售高級副總裁等高級行政職位。他曾領導一個超300名專業人士組成的全球團隊，負責銷售策略、營運及市場推廣策略。他近期則擔任Openprise首席營收官，透過數據編排、自動化及人工智能，協助企業優化市場推廣營運。
麥基洛普表示，Hammerspace獨特的技術、卓越的團隊及現有發展動力，吸引他加入。他指出，市場機遇龐大，Hammerspace具備獨特優勢把握。麥基洛普強調，其重點是透過擴大銷售組織、拓展策略夥伴關係，並協助更多客戶實現「人工智能無處不在」的價值，從而加速公司增長。
Hammerspace是一個高效能數據平台，旨在簡化及優化大規模人工智能基礎設施。該平台可讓所有數據即時存取，無論是內部部署還是雲端環境，均無需複製或遷移數據至新的數據孤島。透過與現有儲存、網絡及應用程式整合，Hammerspace為人工智能建立統一的高速數據骨幹，使企業能夠加速人工智能流程的每個階段，同時消除數據孤島。
（美聯社）
Enveda 是一間生物科技公司，利用人工智能將天然化學物質轉化為新藥。公司今日公布與 Anthropic 合作的成果，旨在簡化藥物研發中關鍵的文件處理流程。Enveda 透過 Claude 開發人工智能工作流程，審閱「優良生產規範」紀錄，並草擬「試驗中新藥」申請書大部分內容。過程中，公司仍維持專家監督及現有品質控制。
這次合作重點在於將藥物帶給病人的一個重要環節：準備及審閱監管與品質文件。藥物研發團隊需審閱數千頁的生產、實驗室及臨床紀錄，確保每個數據準確記錄並可追溯來源。這些流程可能需時數月，甚至會限制高效率的藥物發現平台。
Enveda 總部實驗室 AP圖片
Enveda 創辦人兼行政總裁 Viswa Colluru 表示，公司成立宗旨是以前所未有的規模探索大自然，並將其化學物質轉化為更優質的藥物，以更快速度推出。他指出，與 Anthropic 的合作顯示，人工智能亦可協助消除研發過程中的下游瓶頸。透過為科學家提供工具，令複雜的監管工作更快捷可靠，團隊可投放更多時間推動藥物研發，造福病人。
Enveda 開發了「CMC 文件處理器」（CDP），這是一個以 Claude 為基礎的應用程式。CDP 會為公司的審閱人員標示可能存在的問題，再由審閱人員決定如何處理。CDP 了解文件類型、其相互關係、適用的技術及監管要求，以及研發計劃的歷史。它利用這些背景資訊提供即時審閱，旨在反映審計師會尋找甚麼，以識別可能令計劃面臨風險的問題。
由 Claude 驅動的 CDP 識別出人類審閱人員提出的所有可採取行動問題，以及七個與審計師相關的額外問題 AP圖片
Enveda 利用一個第二階段生產活動的 1,061 頁批次紀錄，評估 CDP 的效能。四名內部審閱人員及一支經驗豐富的外部顧問團隊獨立審閱相同紀錄。其後，Enveda 品質團隊成員根據審計師預期會提出的問題，裁定每項意見。
CDP 在其運行中，識別出人類審閱發現的所有 11 個可採取行動的問題。一次計時運行亦提出七個與審計師相關的額外問題，Enveda 品質部門在批次發布前已與製造商解決。這些問題包括一個超出約定限制的工序步驟，以及一個標示為「失敗」但沒有記錄結果的測試。
由 Claude 驅動的 CDP 將藥物批次紀錄的審閱時間減少了 89% AP圖片
系統曾因誤讀手寫筆記而犯下一個錯誤，但它將該解讀歸類為需要驗證，而非事實呈現。在評估過程中，Enveda 的審閱並未在 CDP 中發現任何虛假結果。
計時運行亦將總審閱時間，由 Enveda 四名審閱人員的近 26 小時，縮短至不足三小時（包括人工裁定），即減少了 89%。Enveda 品質團隊在任何批次發布前，仍會對每份紀錄進行最終審閱。
Enveda 與 Anthropic AP圖片
在另一項計劃中，CDP 識別出一個非「優良生產規範」示範藥物批次中雜質迅速積聚的問題，而人類審閱人員卻錯過了。提早發現這些風險有助於防止批次損失，並避免可能代價高昂的臨床延誤。
Enveda 亦與 Claude 合作，準備「試驗中新藥」申請書第二部分的實質內容。該工作流程並非直接從研究報告生成申請書，而是首先從毒理學、生物分析及藥物動力學的原始文件中提取結構化事實，匯入共享數據層。
這個單一的真實來源，讓 Enveda 能夠在整個申請過程中，使用一致且可追溯的資訊。當原始事實或分析需要修改時，團隊可在草稿的所有相關部分進行更新。
為核對工作，Enveda 將 Claude 的草稿與其團隊已手寫完成的第二部分進行比較。審閱草稿後，Enveda 的藥物研發及品質團隊認為其與專業醫學撰稿人所產生的作品相若。若非人工撰寫版本已提交予出版商，他們會樂意提交該草稿。Claude 在四小時內生成了初稿，而 Enveda 手動撰寫一份可比的初稿則需約三個月。這兩個數字均不包括專家審閱的時間。
同時，Claude 利用相同的原始資料草擬了一份「研究者手冊」。Enveda 審閱人員僅發現一個輕微的單位換算錯誤，修正後，Enveda 將該手冊作為完整「試驗中新藥」申請的一部分，提交予美國食品藥物管理局（FDA）。
Anthropic 生命科學主管 Aris Theologies 表示，他們相信人工智能有潛力加速藥物研發。他指出，為此必須解決從生產到臨床試驗過程中的瓶頸。Enveda 展示了 Claude 如何協助人們處理關鍵但耗時的文件工作，並為最終審閱及批准作準備。透過建立這些人工智能工作方法，人們可專注於研究，從而更快地治療病人。
在這兩個項目中，Claude 均支援 Enveda 的專家，而非取代既定的品質流程。系統從未直接寫入受監管的 GxP 紀錄。Enveda 人員審閱並批准了每項發現及草稿，而公司的驗證文件管理系統仍是紀錄系統。
Enveda 是一間生物科技公司，利用人工智能將天然化學物質轉化為新藥。Enveda 的平台識別並描述生物體產生的分子，為開發治療有重大未滿足需求的疾病創造新機會。自 2019 年以來，Enveda 已生產 17 種候選藥物，其中三種正進行臨床試驗。
（美聯社）
