KI in Pharma
Wo KI in der pharmazeutischen Wertschöpfungskette wirklich hilft, von der Wirkstoffforschung bis zur Pharmakovigilanz, und welche regulatorische Realität bestimmt, was Sie tatsächlich einsetzen können.
KI verändert die Pharmabranche in Wirkstoffforschung, klinischen Studien, Produktion und Commercial Operations. Die regulatorische Intensität des Sektors, die Sicherheitsanforderungen und die Datenkomplexität verlangen jedoch einen eigenen Ansatz bei der Einführung. Dieser Block vermittelt, wie sich zentrale KI-Konzepte in pharmaspezifische Anwendungen übertragen, vom Molekül-Screening über das Patient Matching in Studien bis zur Signalerkennung in der Pharmakovigilanz. Sie lernen zu beurteilen, wo KI entlang der Wertschöpfungskette echten Wert schafft und wo der Hype der Evidenz vorausläuft, wie Sie Vendor-Claims und ROI realistisch bewerten und wie Sie sich in Governance, Model Risk und den regulatorischen Rahmenwerken (FDA, EMA) bewegen, die den KI-Einsatz in einer stark regulierten, für die Patientensicherheit kritischen Branche bestimmen. Das Ziel ist praktisches Urteilsvermögen, keine technische Tiefe.
Was Sie beherrschen werden
- KI-Use-Cases entlang der pharmazeutischen Wertschöpfungskette von F&E bis zur Kommerzialisierung kartieren und erkennen, wo sie echten ROI erzeugen
- Vendor-Claims und Pilotergebnisse kritisch bewerten, mit branchengerechten Bewertungskriterien
- Zentrale regulatorische Anforderungen (FDA/EMA) und Governance-Strukturen identifizieren, die vor dem KI-Einsatz im klinischen oder kommerziellen Umfeld nötig sind
- Die wichtigsten pharmaspezifischen KI-Risiken erkennen, darunter Model Bias in Studien, Datenschutz und Halluzinationen in der Pharmakovigilanz, und Guardrails zur Minderung anwenden
Schlüsselbegriffe
Module
Behandelt, wie KI in den zentralen Pharma-Funktionen zum Einsatz kommt und welcher regulatorische Rahmen ihre Nutzung prägt.
Behandelt die Identifikation von Use Cases mit hohem Wertbeitrag, die Bewertung von Anbietern sowie den Aufbau von Business Case und Adoption-Roadmap.
Behandelt regulatorische Anforderungen, Modellrisiko, Daten- und IP-Fallen sowie Kontrollen vor dem Deployment von KI in der Pharmabranche.