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Künstliche Intelligenz (KI) ist zweifellos der am meisten diskutierte technologische Fortschritt dieses Jahrzehnts. Obwohl die Idee der KI schon seit Jahren existiert, waren die Prozessoren und die Rechengeschwindigkeit der früheren Ära nicht ausgereift genug, weshalb sie die Analyse riesiger Datenmengen nicht unterstützen konnten. Mit der Entwicklung von Algorithmen und Systemen der neuen Generation ist die Rechengeschwindigkeit jedoch um ein Vielfaches gestiegen, wodurch sich neue Möglichkeiten für Echtzeitanalysen großer Datenbestände eröffnet haben. Was die KI so außergewöhnlich macht, ist die Umstellung von reaktiven auf vorhersagende Muster im Vergleich zu herkömmlichen Systemen. Um das Potenzial dieser neuen Technologie zu nutzen, hat fast jede Branche KI in ihre Prozesse integriert, um Routinen und repetitive Aufgaben zu reduzieren. Trotz dieses immensen Potenzials gehört die Biowissenschaftsbranche bisher zu den Branchen, die am wenigsten von diesem Boom profitieren. Aber woran liegt das?
Hürden für KI in den Biowissenschaften:
Das Besondere an KI ist ihr Algorithmus für kontinuierliche Lernsysteme (Continuous Learning Systems, CLS), der den Nutzern Daten liefert, die normalerweise in kurzer Zeit nur schwer zu erfassen wären. Das System analysiert fortlaufend vergangene Ergebnisse, Abweichungen und Korrekturen sowie die beste Übereinstimmung für eine gegebene Situation, um die Genauigkeit künftiger Ergebnisse zu verbessern. Kurz gesagt: Es lernt und verbessert sich im laufenden Betrieb. Dafür sind jedoch riesige Mengen an historischen Daten erforderlich, anhand derer die KI Analysen und Vorhersagen treffen kann. Heutzutage werden Daten jedoch durch Datenschutzgesetze (z. B. die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) der EU) geschützt. Selbst wenn politische Vorgaben die Nutzung bestehender Nutzerdaten in naher Zukunft erlauben sollten, bleiben die Analysen oft unvollständig, solange die Daten nur aus einer einzigen Quelle stammen.
Obwohl Gesundheitsbehörden wie die US FDA Gesetze wie den 21st Century Cures Act eingeführt haben, um Innovationen bei der Herstellung von Medizinprodukten, der Entwicklung von Arzneimitteln und Biologika sowie beim Design klinischer Studien zu beschleunigen, könnten neue Technologien den Rahmen bestehender Vorschriften sprengen. Dies könnte regelmäßig den Bedarf an regulatorischen Reformen nach sich ziehen. Die Verabschiedung neuer Gesetze dauert jedoch in der Regel Jahre. Dies kann zu langen Wartezeiten führen, sodass die Vorteile für die Endverbraucher erst mit Verzögerung ankommen.
Zusätzlich zu diesen Hürden bereitet auch das sinkende Vertrauen der Endverbraucher den Herstellern Sorgen. Es wird Geräte geben, die Krankheiten diagnostizieren, erkennen und Patienten bezüglich weiterer Maßnahmen beraten, um Beschwerden zu lindern. Wenn der Nutzer jedoch kein Vertrauen in diese Technologie hat, verfehlt das Produkt seinen Hauptzweck. Das Vertrauen der Anwender durch die erforderlichen Nachweise zu stärken, kann jedoch einige Zeit in Anspruch nehmen. Darüber hinaus mangelt es an qualifiziertem Personal, das sowohl in den Biowissenschaften als auch in technologischen Prozessen erfahren ist. Regulatorische Experten für Technologie zu schulen oder umgekehrt ist eine anspruchsvolle Aufgabe.
Umsetzbare Lösungen:
Die Entwicklung der KI wird voraussichtlich sehr dynamisch verlaufen. Daher müssen Regulierungsbehörden und Industrie Hand in Hand arbeiten und sich an die sich ändernden Anforderungen anpassen. Unternehmen aus dem Bereich der Biowissenschaften müssen bei der Entwicklung KI-integrierter Systeme zusammenarbeiten, um deren Genauigkeit zu maximieren. Auch auf regulatorischer Seite sind die Gesundheitsbehörden gefordert, sich weiterzuentwickeln und neue regulatorische Ansätze zu finden, um fortschrittliche Werkzeuge effizient und reibungslos zu regeln.
Aktuelle Anwendungen für KI in den Biowissenschaften:
Der Übergang von reaktiven zu vorhersagenden Systemen ist derzeit in vollem Gange. Im Rahmen dieses Wandels setzen Unternehmen KI bereits für entscheidende Aspekte der Produktentwicklung ein. Einige der aktuellen Anwendungsbereiche sind unten aufgeführt.
- Identifizierung neuer Indikationen für Medikamente anhand großer Mengen verfügbarer Nutzerdaten
- Identifizierung von Wirkstoffen, die für die Behandlung neuer Indikationen oder zur Steigerung der Wirksamkeit kombiniert werden können
- Reduzierung von Diagnosefehlern
- Steigerung der Effizienz beim Design klinischer Studien
- Datenmanagement unter Einhaltung der Datenschutzgesetze
- Entdeckung inhärenter Mängel im Prozess der Wirkstofffindung und der Einsatz von KI, um diesen entgegenzuwirken
Obwohl die vorherrschenden Anwendungen von KI nur die Spitze des Eisbergs sind, hat KI in ihrem vollen Potenzial die Fähigkeit, die Biowissenschaften lichtjahreweit voranzubringen. Inwiefern hat Ihre Organisation diese aufstrebende Technologie bereits erkannt und von ihr profitiert? Vergleichen und transformieren Sie Ihre Produkte und regulatorischen Abläufe auf die nächste Stufe der Automatisierung. Handeln Sie konform.
Tags: Biowissenschaften; Künstliche Intelligenz, KI; USFDA; EMA; Regulatory Affairs; DSGVO; Automatisierung, Technologie, 21st Century Cures Act
