Das sichere KI-Ökosystem zur Steigerung Ihrer Kreativität und Produktivität
Die Pharmaindustrie steht vor großen Herausforderungen: Lange Entwicklungszyklen, hohe Misserfolgsraten und enorme finanzielle Aufwendungen kennzeichnen den Prozess der Arzneimittelentwicklung. Künstliche Intelligenz (KI) bietet hier ein enormes Potenzial, um diesen Prozess zu revolutionieren und die Effizienz zu steigern.
Forscherinnen und Forscher in der Pharmaindustrie arbeiten tagtäglich daran, Krankheiten besser zu verstehen und wirksame Therapien zu entwickeln. Der Weg von der Idee bis zur Zulassung eines Medikaments dauert jedoch im Durchschnitt 13 Jahre. KI kann diese Zeitspanne erheblich verkürzen. Durch die Analyse großer Datenmengen und die Nutzung leistungsfähiger Algorithmen können potenzielle Wirkstoffe schneller identifiziert und optimiert werden.
Klinische Studien sind aufwändig und teuer. Virtuelle Kontrollarme, die auf bereits vorhandenen Patientendaten basieren, ermöglichen es, kleinere Studien durchzuführen und Patienten nur die neue Therapie zu verabreichen. Dies spart Zeit und Kosten und erhöht die Effizienz der Studien.
KI ermöglicht die Entwicklung personalisierter Therapien, die auf die individuellen Bedürfnisse jedes Patienten zugeschnitten sind. Durch die Analyse von Patientendaten können Medikamente entwickelt werden, die speziell auf die genetischen und medizinischen Profile der Patienten abgestimmt sind.
Der Erfolg von KI in der Pharmaforschung hängt maßgeblich von der Qualität und Verfügbarkeit der Daten ab. Große, qualitativ hochwertige Datensätze sind unerlässlich für das Training der KI-Algorithmen. Initiativen wie die Medizininformatikinitiative des BMBF und Projekte wie EU-OPENSCREEN tragen dazu bei, die Dateninfrastruktur zu verbessern und den Zugang zu hochwertigen Daten zu erleichtern.
KI-Algorithmen können Muster in chemischen Strukturen erkennen und potenzielle Wirkstoffkandidaten identifizieren. Dies beschleunigt die Entdeckung neuer Medikamente erheblich.
Durch den Einsatz von Data Science und maschinellem Lernen können Produktionsprozesse effizienter gestaltet und die Qualität der Produkte verbessert werden. KI-basierte Systeme zur visuellen Inspektion, wie AI.SEE™, revolutionieren die Qualitätsprüfung und reduzieren Fehlerquoten.
KI kann zur Erstellung zuverlässiger Prognosen für Absatz und andere KPIs verwendet werden. Dies ermöglicht es Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Geschäftsstrategien zu optimieren.
Zahlreiche Pharmaunternehmen haben bereits erfolgreich KI in ihre Prozesse integriert. Beispiele wie die automatisierte Tumorerkennung an der Uniklinik Tübingen oder die Effizienzsteigerung durch automatisierte Datenextraktion aus PDF-Dokumenten zeigen, wie KI in der Praxis eingesetzt wird und welchen Mehrwert sie bietet.
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