{"id":4958,"date":"2020-02-13T11:39:47","date_gmt":"2020-02-13T10:39:47","guid":{"rendered":"https:\/\/www.tec4med.com\/?p=4958"},"modified":"2022-12-02T13:04:26","modified_gmt":"2022-12-02T12:04:26","slug":"kuenstliche-intelligenz-in-der-pharmazeutischen-industrie-und-der-arzneimittelentwicklung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.tec4med.com\/de\/kuenstliche-intelligenz-in-der-pharmazeutischen-industrie-und-der-arzneimittelentwicklung\/","title":{"rendered":"K\u00fcnstliche Intelligenz in der pharmazeutischen Industrie und der Arzneimittelentwicklung"},"content":{"rendered":"<div class=\"wpb-content-wrapper\"><p>[vc_row][vc_column][vc_column_text]K\u00fcnstliche Intelligenz ist eines der heutzutage am meisten diskutierten Themen. Zusammen mit dem maschinellen Lernen (Machine Learning) wird die Software mehr und mehr in unser allt\u00e4gliches Leben einbezogen. Sie ist zu einem entscheidenden Teil unserer technologischen Infrastruktur und dem Hirn hinter vielen Endger\u00e4ten geworden. In der pharmazeutischen Industrie ist der Funke der k\u00fcnstlichen Intelligenz ebenfalls entfacht worden.[\/vc_column_text][vc_column_text]<\/p>\n<h2>Die KI-Umgebung<\/h2>\n<p>[\/vc_column_text][vc_column_text]K\u00fcnstliche Intelligenz in der Pharmaindustrie bezieht sich auf die Verwendung von automatisierten Algorithmen zur Ausf\u00fchrung von Aufgaben, die urspr\u00fcnglich auf menschlichem Wissen beruhen. In den letzten Jahren hat die k\u00fcnstliche Intelligenz in der Biotech-Industrie die Art und Weise der Arzneimittelentwicklung und der Behandlung von Krankheiten grundlegend ver\u00e4ndert.[\/vc_column_text][vc_column_text]<a href=\"https:\/\/www.bio-itworld.com\/2020\/01\/03\/keeping-it-real-challenges-and-benefits-of-integrating-ai-and-machine-learning-into-pharma-r-and-d.aspx\">Laut einer ICON-Umfrage<\/a> unter mehr als 300 F\u00fchrungskr\u00e4ften, Managern und Fachleuten in Unternehmen f\u00fcr Entwicklung von Biopharmazeutika und medizinischen Ger\u00e4ten gaben fast 80% der Befragten an, dass ihre Firmen die KI oder Big-Data-Ans\u00e4tze zur Verbesserung der Forschungs- und Entwicklungsleistung nutzen wollen oder bereits nutzen. Dar\u00fcber hinaus weist der ICON-Bericht 2019 \u00fcber den digitalen Vertrieb in der Biopharmazie darauf hin, dass die F&amp;E der Unternehmenspart ist, der am meisten mit Hilfe der KI weiterentwickelt werden kann. Aus einer eher strategischen Sichtweise helfen die Algorithmen dabei, bisher verpasste Gelegenheiten zu nutzen, und k\u00f6nnen zudem kostensparend sein.[\/vc_column_text][vc_column_text]Fast jedes Unternehmen nutzt entweder bereits KI oder investiert in sie, auch die Pharmaindustrie profitiert von ihr.[\/vc_column_text][vc_column_text]<\/p>\n<h2>Die Herausforderung<\/h2>\n<p>[\/vc_column_text][vc_column_text]Die Entdeckung und Entwicklung von Arzneimitteln geh\u00f6rt zu den wesentlichen translationalen wissenschaftlichen Aktivit\u00e4ten, die zur Gesundheit und zum Wohlbefinden der Menschen beitragen. Die Pharmaindustrie steht vor der Herausforderung, eine hohe Fluktuationsrate in diesem Bereich zu \u00fcberwinden.[\/vc_column_text][vc_column_text]Eine vom <a href=\"https:\/\/academic.oup.com\/biostatistics\/article\/20\/2\/273\/4817524\">Massachusetts Institute of Technology (MIT) ver\u00f6ffentlichte Studie<\/a> hat ergeben, dass gerade einmal 13,8% der Medikamente die klinischen Pr\u00fcfungen erfolgreich bestehen. Dar\u00fcber hinaus kann ein Unternehmen damit rechnen, dass es zwischen 161 Millionen und 2 Milliarden Dollar f\u00fcr jedes Medikament zahlen muss, um den gesamten Prozess der klinischen Pr\u00fcfung abzuschlie\u00dfen und schlie\u00dflich die FDA-Zulassung zu erhalten.[\/vc_column_text][vc_column_text]Diese Kosten beziehen sich auf den Gesamtprozess, um ein neues Medikament auf den Markt zu bringen, von der Entdeckung des Medikaments \u00fcber die klinischen Studien bis hin zur Zulassung. Ein Medikament durch die F&amp;E-Phase und die FDA-Zulassungsphase zu bringen, ist ein zeit- und kostspieliger Prozess, der heutzutage durch die Technologie unterst\u00fctzt werden kann. Es wird erwartet, dass die k\u00fcnstliche Intelligenz (KI) in Verbindung mit neuen experimentellen Technologien die Suche nach neuen Medikamenten schneller, billiger und effezienter machen wird.[\/vc_column_text][vc_column_text]<\/p>\n<h2>KI in der Arzneimittelzulassung<\/h2>\n<p>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column width=&#8221;1\/2&#8243;][vc_column_text]Wie kann die KI zu dieser Situation beitragen? Die Antwort ist einfach \u2013 durch die Schaffung des richtigen Algorithmus. Die k\u00fcnstliche Intelligenz wird in der Lage sein, die Erfolgsraten eines bestimmten Medikaments zu bestimmen, bevor all diese Prozesse \u00fcberhaupt begonnen haben. Durch die Ber\u00fccksichtigung verschiedener Faktoren, wie zum Beispiel:<\/p>\n<p>\u00dcberpr\u00fcfung von Abweichungen und \u00c4nderungen in der Produktions- und Qualit\u00e4tskontrolle.<\/p>\n<p>\u00dcberpr\u00fcfung der Chargenprotokolle auf Vollst\u00e4ndigkeit, Integrit\u00e4t und Konformit\u00e4t.[\/vc_column_text][\/vc_column][vc_column width=&#8221;1\/2&#8243;][vc_single_image image=&#8221;4830&#8243; img_size=&#8221;thumbnail (1600&#215;1400(width x height))&#8221;][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column][vc_column_text]Das System wird zudem in der Lage sein, auf der Grundlage verschiedener Kriterien die Chance einer Genehmigung zu berechnen und Entscheidungen diesbez\u00fcglich zu treffen. Auf diese Weise wird das Unternehmen wissen, welche Chancen das Medikament hat und ob es das Geld wert ist oder nicht. Die neue Art der Implementierung kann Jahre und viele Kosten sparen.[\/vc_column_text][vc_column_text]<\/p>\n<h2>Entwicklung von Medikamenten<\/h2>\n<p>[\/vc_column_text][vc_column_text]Die Entdeckung eines Medikaments mithilfe der KI, kann die Effizienz deutlich steigern. Nur wenige neue Unternehmen versuchen bereits, die k\u00fcnstliche Intelligenz zur Automatisierung des Prozesses der Arzneimittelentdeckung zu implementieren. Das maschinelle Lernen, ein Zweig der KI, kann schon heute die physikalischen und chemischen Eigenschaften kleiner Molek\u00fcle mit quantenmechanischer Genauigkeit und mit viel geringerem Zeitaufwand vorhersagen. Durch die Datenerfassung und -analyse verfolgen die Unternehmen einen Algorithmus, der die Phase der Arzneimittelentdeckung, beginnend mit den pr\u00e4klinischen Versuchen, positiv beeinflussen kann. Es erm\u00f6glicht einen schnelleren und kosteng\u00fcnstigeren Prozess.[\/vc_column_text][vc_column_text]K\u00fcnstliche Intelligenz kann die Effizienz und die Ergebnisse der Arzneimittelentwicklung in allen therapeutischen Bereichen verbessern. Die Unternehmen entwickeln KI-Technologien, die das Versprechen bieten, schwerwiegende unerw\u00fcnschte Ereignisse in klinischen Studien zu verhindern, indem sie Personen mit hohem Risiko bereits vor der Aufnahme in die Studie identifizieren.[\/vc_column_text][vc_column_text]Die Technologie hat das Potenzial, bei der Entdeckung und Entwicklung von Medikamenten Wellen zu schlagen. M\u00f6glicherweise k\u00f6nnte die Entwicklung eines neuen Medikaments in der Zukunft in Tagen statt Jahren gemessen werden, und die Kosten werden lediglich Tausende statt Milliarden betragen. Mit den F\u00e4higkeiten der KI werden der Prozess der Arzneimittelentdeckung und -entwicklung und ihre Effizienz deutlich verbessert und somit die Pharmaindustrie revolutioniert.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row]<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":"K\u00fcnstliche Intelligenz ist eines der heutzutage am meisten diskutierten Themen. Zusammen mit dem maschinellen Lernen (Machine Learning) wird die Software mehr und mehr in unser allt\u00e4gliches Leben einbezogen. Sie ist zu einem entscheidenden Teil unserer technologischen Infrastruktur und dem Hirn hinter vielen Endger\u00e4ten geworden. 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