Bei der Entwicklung von Arzneimitteln geht es nicht nur um viel Geld, sondern vor allem auch um Menschenleben. Wie kann uns KI hier helfen bessere Medikamente schneller oder sicherer an den Markt zu bringen? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Christof Layher, selbständiger IT Stratege für Life Science und Host des Chaoshacker Podcasts.

Die Zulassung neuer Medikamente ist nicht nur langwierig, sondern auch sehr teuer. Um das Ganze dann noch dramatischer zu machen stehen bei im schlimmsten Fall Menschenleben auf dem Spiel oder zumindest das Wohlbefinden.

Aber genau hier gibt es spannende Anwendungspotentiale für KI. Einige lassen sich dabei aus anderen Bereichen ableiten andere sind hoch spezifisch.

In der Administration und Regulation geht es um Texte, Gesetze und Verordnungen, gerne auch in mehreren Sprachen. Die Anwendung von Sprachmodellen drängt sich hier ja schon fast auf. Natürlich immer mit einem etwas sorgfältigerem Blick fürs Detail, aber oft gewinnt eben der erste am Markt und da können Tage entscheiden.

Aber schon in der frühesten Phase, dem Finden von potentiellen Wirkstoffen kann KI helfen. So können Modelle der Moleküle helfen gute Kandidaten zu finden. Denn 90% aller Wirkstoffzulassungen scheitern irgendwo auf dem Weg. Wenn du früher aussortierst sparst du Zeit und Geld.

Und so geht es weiter durch den ganzen Lebenszyklus des Medikaments. KI Systeme können helfen die Studien gut zu gestalten, geeignete Testzentren zu finden, Tierversuche zu reduzieren oder ganz abzuschaffen und sogar die Plazebogruppe kann zum Teil simuliert werden.

Was viele außerhalb der Branche nicht wissen: Jedes Arzneimittel muss ständig überwacht und überprüft werden. Gerade hier können KI System helfen die Daten zu sammeln oder erfassten. Denn auch ein Blogeintrag oder die Diskussion in online Foren kann Hinweise auf seltene Nebenwirkungen geben. Und dann natürlich direkt in der Auswertung.

Aber warum ist das alles oft nicht so einfach und was muss ich dabei beachten?

Die Antworten geben wir in der Folge.

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E-Mail: [email protected]

▬▬▬▬▬▬ Timestamps: ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬

00:00 Einführung in den Podcast und die Gäste

02:36 Daten in der Pharmaindustrie und KI-Anwendungen

05:27 Herausforderungen bei der Medikamentenentwicklung

08:09 Die Rolle von KI in der Wirkstoffforschung

11:05 Klinische Studien und deren Phasen

13:53 Herausforderungen bei klinischen Studien und Studiendesign

22:41 Einsatz von KI in der Dokumentation

24:43 Risiken und Kontrollen in der klinischen Forschung

26:24 Effizienzsteigerung durch KI

27:14 Wettbewerb und Zeitdruck in der Medikamentenentwicklung

29:10 Herausforderungen bei seltenen Krankheiten

31:20 Optimierung der Studienplanung mit KI

34:07 Teilnehmerrekrutierung durch KI

36:00 Synthetische Kontrollarme in klinischen Studien

43:37 Digitale Zwillinge in der Forschung

46:51 Erklärbare KI und ihre Bedeutung

48:10 Pharmakovigilanz: Sicherheit nach der Zulassung

50:28 Die Rolle von KI in der Pharmakovigilanz

53:42 Herausforderungen und Chancen in der Arzneimittelentwicklung

58:30 Abschlussgedanken und Ausblick auf zukünftige Themen