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Künstliche Intelligenz (KI) ist bei Weitem die meistdiskutierte technologische Errungenschaft dieses Jahrzehnts. Obwohl die Idee der KI schon seit Jahren existiert, waren die Prozessoren und die Rechengeschwindigkeit der vorherigen Ära nicht ausreichend, um die erforderliche Analyse riesiger Datenmengen zu unterstützen. Doch mit der Entwicklung neuer Algorithmen und Systeme der nächsten Generation haben sich die Rechengeschwindigkeiten um ein Vielfaches erhöht, was den Spielraum für Echtzeitanalysen riesiger Datenbanken eröffnet. Was KI so außergewöhnlich macht, ist die Übernahme von prädiktiven Mustern anstelle der reaktiven Muster konventioneller Systeme. Mit dem Ziel, das Potenzial der neuen Technologie zu nutzen, hat sich fast jede Branche an KI angepasst und sie in ihre Prozesse integriert, um routinemäßige und sich wiederholende Arbeiten zu reduzieren. Trotz dieses enormen Potenzials war die Life-Sciences-Branche bisher einer der geringsten Nutznießer dieses Booms. Aber warum?
Herausforderungen für KI in den Biowissenschaften:
Die Besonderheit der KI liegt in ihrem Algorithmus für kontinuierliche Lernsysteme (CLS), der den Nutzern Daten liefert, die normalerweise in kurzer Zeit schwer zu erfassen wären. Er analysiert kontinuierlich vergangene Ergebnisse, Abweichungen und Korrekturen sowie die beste Übereinstimmung für eine gegebene Situation, um die Genauigkeit zukünftiger Ergebnisse zu verbessern. Kurz gesagt, sie lernt und verbessert sich ständig. Dies würde jedoch riesige Mengen historischer Daten erfordern, aus denen die KI interpretieren und Vorhersagen treffen kann. Heutzutage sind die Daten jedoch durch Datenschutzgesetze geschützt (z. B. die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) der EU). Angenommen, die Regierungspolitik erlaubt in naher Zukunft die Nutzung bestehender Nutzerdaten, so werden die Analyseergebnisse divergent sein, solange die Daten aus einer einzigen Quelle stammen.
Obwohl Gesundheitsbehörden wie die US FDA Gesetze wie den 21st Century Cures Act eingeführt haben, um Innovationen in der Herstellung von Medizinprodukten, der Entwicklung von Arzneimitteln und Biologika sowie im Design klinischer Studien zu beschleunigen, könnten neue Technologien über den Geltungsbereich bestehender Vorschriften hinauswachsen. Dies könnte die Notwendigkeit einer regelmäßigen regulatorischen Reform auslösen. Die Erteilung gesetzlicher Genehmigungen dauert jedoch in der Regel Jahre. Eine lange Wartezeit kann die Folge sein, und die Vorteile würden den Endnutzern verzögert zukommen.
Zusätzlich zu diesen Hindernissen ist das schwindende Vertrauen der Endnutzer ebenfalls ein besorgniserregender Faktor für Hersteller. Es wird Geräte geben, die Patienten diagnostizieren, Krankheiten erkennen und sie über weitere Maßnahmen zur Linderung von Beschwerden beraten. Wenn der Nutzer jedoch kein Vertrauen in diese hat, bleibt der primäre Zweck des Produkts unerfüllt. Das Stärken des Nutzervertrauens mit den erforderlichen Nachweisen kann jedoch lange dauern. Es mangelt auch an qualifiziertem Personal, das sowohl in den Biowissenschaften als auch in technologischen Prozessen erfahren ist. Regulierungsfachleute für technologische Expertise zu schulen oder umgekehrt, wäre eine mühsame Aufgabe.
Machbare Lösungen:
Die Entwicklung der KI wird voraussichtlich sehr dynamisch sein. Daher müssen Regulierungsbehörden und die Industrie zusammenarbeiten und sich an die sich entwickelnden Bedürfnisse anpassen. Biowissenschaftliche Organisationen müssen bei der Entwicklung KI-integrierter Systeme zusammenarbeiten, um deren Genauigkeit zu maximieren. Auch im Bereich der Regulierung liegt es in der Verantwortung der Gesundheitsbehörden, sich weiterzuentwickeln und neuartige Regulierungsansätze zu initiieren, die die fortschrittlichen Tools auf eine optimierte Weise regulieren.
Aktuelle Anwendungen von KI in den Biowissenschaften:
Der Übergang von reaktiven zu prädiktiven Systemen ist derzeit im Gange. Im Rahmen dieser Umstellung nutzen Organisationen KI für einige entscheidende Aspekte der Produktentwicklung. Einige der aktuellen Anwendungen sind unten aufgeführt.
- Identifizierung neuer Indikationen für Medikamente mit verfügbaren Nutzerdaten in großen Mengen
- Identifizierung von Verbindungen, die zur Behandlung neuer Indikationen oder zur Steigerung der Effizienz kombiniert werden können
- Verringerung der Fehler bei Diagnosen
- Steigerung der Effizienz des Designs klinischer Studien
- Datenmanagement im Rahmen der Datenschutzgesetze
- Entdeckung inhärenter Mängel im Arzneimittelentwicklungsprozess und der Einsatz von KI, um diesen entgegenzuwirken
Obwohl die vorherrschenden Anwendungen der KI nur die Spitze des Eisbergs sind, hat KI in ihrem vollen Potenzial die Fähigkeit, die Biowissenschaften um Lichtjahre voranzubringen. Wie weit hat Ihr Unternehmen diese aufstrebende Technologie bereits erkannt und davon profitiert? Vergleichen und transformieren Sie Ihre Produkte und regulatorischen Abläufe auf die nächste Stufe der Automatisierung. Seien Sie konform.
Tags: Biowissenschaften; Künstliche Intelligenz, KI; USFDA; EMA; Regulatory Affairs; GDPR; Automatisierung, Technologie, 21st Century Cures Act
