Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Biopharma-Industrie rasant und bietet neue Möglichkeiten zur Optimierung von Abläufen, Beschleunigung der Medikamentenentwicklung und Verbesserung der Patientenversorgung.
Laut McKinsey können durch KI-gestützte Workload- und Kostenreduzierungen, Produktivitätssteigerungen, Verbesserungen der Anlageneffektivität und Qualitätsverbesserungen jährlich 4 bis 7 Milliarden US-Dollar eingespart werden. Vier wichtige Anwendungsfälle von KI in der Biopharma-Industrie identifiziert der Beitrag:
- Steigerung der Effizienz in der Produktion: KI-gestützte Systeme können Produktionsleiter bei der Erstellung von Berichten, der Triage von Geräteausfällen und der Kommunikation mit ihren Teams unterstützen.
- Optimierung der Wartung: KI kann bei der Verwaltung von Abweichungen und Korrektur- und Vorbeugungsmaßnahmen (CAPAs) helfen, indem sie ähnliche Abweichungen identifiziert, die Ursachenanalyse beschleunigt, effektive CAPAs vorschlägt und die Dokumentation automatisiert.
- Beschleunigung der Produktentwicklung: KI kann als zentrale Drehscheibe für Produkt- und Prozesswissen dienen und historische Daten aus F&E-Labors, Pilotanlagen und kommerziellen Produktionsstätten integrieren und analysieren.
- Optimierung der Lieferkette: KI kann Lieferkettendaten, Nachfragedaten, Leistungsziele und Produktionsdaten aus verschiedenen Quellen konsolidieren und so eine umfassende Sicht auf den Lagerbestand und die Leistung ermöglichen.
Und dann wäre da noch das Mega-Thema der klinischen Studien. Hier kann KI rationalisiert Patientenrekrutierung und Datenanalyse verbessern sowie eine prädiktive Modellierung ermöglichen. Generative KI kann beispielsweise schnell Entwürfe für Protokolle erstellen, indem es historische Versuchsdaten analysiert, die Dokumentenerstellung automatisiert und Anpassungen von Versuchen in Echtzeit auf der Grundlage neu aufkommender Daten ermöglicht.
Das immer noch existente Risiko von KI-„Halluzinationen“ ist bei klinischen Studien natürlich ein NoGo. Diese Fälle, in denen KI plausible, aber falsche Informationen generiert, können desaströse Folgen haben, wenn sie nicht richtig erkannt werden. Hier braucht es so genannte „White-Box“-Modelle, die nicht nur korrekte Vorhersagen liefern, sondern auch Einblicke in die Erstellung dieser Vorhersagen geben.
Die endgültigen Entscheidungen in klinischen Studien sollten trotzdem immer auf menschlichem Urteilsvermögen basieren. Dieser „Human-in-the-Loop“-Ansatz ist unerlässlich, um ethische Überlegungen und die möglichen Auswirkungen von Entscheidungen in der realen Welt gründlich zu bewerten.
Trotz der verbleibenden Herausforderungen verspricht die Integration von KI in klinische Studien Vorteile für alle Beteiligten. Für Sponsoren bietet sie Echtzeit-Updates und detaillierte Berichte und für die Untersucher reduziert sie redundante Arbeiten. Der wichtigste Aspekt ist jedoch, dass KI helfen kann, die am besten geeigneten Patienten für Studien zu ermitteln, personalisierte Behandlungspläne zu entwickeln und eine effektive Fernüberwachung von Patienten zu ermöglichen.
Text: Reinhard Merz
Bild: leonardo.ai für arztCME
Quellen:
https://www.clinicalresearchnewsonline.com/news/2024/07/19/revolutionizing-clinical-trials-with-generative-ai
https://www.mckinsey.com/industries/life-sciences/our-insights/gen-ai-a-game-changer-for-biopharma-operations
