3 Minuten lesen
Künstliche Intelligenz (KI) ist mit Abstand der am meisten diskutierte technologische Fortschritt dieses Jahrzehnts. Obwohl die Idee der KI schon seit Jahren existiert, era die Prozessoren und die Rechengeschwindigkeit der vergangenen era nicht auf dem neuesten Stand und konnten daher die erforderliche Analyse riesiger Datenmengen nicht unterstützen. Mit der Entwicklung von Algorithmen und Systemen der neuen Generation hat sich die Rechengeschwindigkeit jedoch um ein Vielfaches erhöht, wodurch sich Möglichkeiten für Echtzeitanalysen riesiger Datenbanken eröffnet haben. Was KI so außergewöhnlich macht, ist die Verwendung von Vorhersagemustern anstelle der reaktiven Muster herkömmlicher Systeme. Mit dem Ziel, das Potenzial dieser 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 größten Verlierer dieses Booms. Aber warum?
Hindernisse für KI in den Biowissenschaften:
Die einzigartige Komponente der KI liegt in ihrem Algorithmus für kontinuierlich lernende Systeme (CLS), der den Nutzern Daten liefert, die normalerweise in kurzer Zeit nur schwer zu erfassen wären. Er analysiert ständig die vergangenen Ergebnisse, Abweichungen und Korrekturen sowie die beste Übereinstimmung für eine bestimmte Situation, um die Genauigkeit der zukünftigen Ergebnisse zu verbessern. Kurz gesagt, es lernt und verbessert sich laufend. Dazu sind jedoch große Mengen historischer Daten erforderlich, aus denen die KI interpretieren und Vorhersagen treffen kann. Heutzutage sind diese Daten jedoch durch Datenschutzgesetze geschützt (z. B. durch die Allgemeine Datenschutzverordnung (GDPR) der EU). Unter der Annahme, dass die Politik der Regierung in naher Zukunft die Nutzung vorhandener Nutzerdaten zulässt, werden die Ergebnisse der Analyse unterschiedlich ausfallen, solange die Daten aus einer einzigen Quelle stammen.
Obwohl Gesundheitsbehörden wieFDA US FDA Gesetze wie den 21st Century Cures Act eingeführtFDA , um Innovationen in der Herstellung von Medizinprodukten, der Entwicklung von Arzneimitteln und Biologika sowie der Konzeption klinischer Studien zu beschleunigen, könnten neue Technologien über den Geltungsbereich bestehender Vorschriften hinauswachsen. Dies könnte die Notwendigkeit regelmäßiger Reformen der Rechtsvorschriften nach sich ziehen. Die Erteilung gesetzlicher Genehmigungen dauert jedoch in der Regel Jahre. Dies kann zu langen Wartezeiten führen und die Vorteile für die Endverbraucher verzögern.
Neben diesen Hindernissen ist auch das schwindende Vertrauen der Endverbraucher ein Faktor, der den Herstellern Sorgen bereitet. Es soll Geräte geben, die diagnostizieren, erkennen und den Patienten Ratschläge für das weitere Vorgehen zur Linderung der Beschwerden geben. Aber wenn der Benutzer nicht bereit ist, dem Gerät zu vertrauen, wird der Hauptzweck des Produkts nicht erfüllt. Es kann jedoch lange dauern, bis das Vertrauen der Nutzer durch die erforderlichen Nachweise gestärkt wird. Außerdem mangelt es an qualifiziertem Personal, das sich sowohl mit den Biowissenschaften als auch mit technologischen Verfahren auskennt. Es wäre eine mühsame Aufgabe, Regulierungsexperten für technologisches Fachwissen zu schulen oder umgekehrt.
Durchführbare Lösungen:
Die Entwicklung der KI wird voraussichtlich sehr dynamisch verlaufen. Daher müssen die Regulierungsbehörden und die Industrie gemeinsam handeln und sich entsprechend den sich entwickelnden Bedürfnissen verändern. Die Unternehmen der Biowissenschaften müssen bei der Entwicklung integrierter KI-Systeme zusammenarbeiten, um deren Genauigkeit zu maximieren. An der Regulierungsfront liegt die Verantwortung bei den Gesundheitsbehörden, neue Regulierungsansätze zu entwickeln und zu initiieren, die die fortschrittlichen Tools auf rationale Weise regulieren sollen.
Aktuelle Anwendungen für KI in den Biowissenschaften:
Derzeit vollzieht sich der Übergang von reaktiven zu prädiktiven Systemen. Im Zuge dieses Wandels nutzen Unternehmen KI für einige wichtige Aspekte der Produktentwicklung. Einige der aktuellen Anwendungen sind unten aufgeführt.
- Identifizierung neuartiger Indikationen für Arzneimittel, für die Nutzerdaten in großen Mengen vorliegen
- Identifizierung von Wirkstoffen, die zur Behandlung neuer Indikationen oder zur Steigerung der Effizienz kombiniert werden können
- Verringerung der Fehler bei der Diagnose
- Steigerung der Effizienz bei der Planung klinischer Studien
- Datenverwaltung im Rahmen der Gesetze zum Schutz der Privatsphäre und des Datenschutzes
- Entdeckung inhärenter Mängel im Prozess der Arzneimittelentdeckung und Einsatz von KI, um diesen zu begegnen
Auch wenn die derzeitigen Anwendungen der KI nur die Spitze des Eisbergs sind, hat die KI in ihrem vollen Potenzial die Fähigkeit, die Biowissenschaften um Lichtjahre voranzubringen. Inwieweit hat Ihr Unternehmen diese aufkeimende Technologie bereits umgesetzt und davon profitiert? Vergleichen Sie und bringen Sie Ihre Produkte und regulatorischen Abläufe auf die nächste Stufe der Automatisierung. Seien Sie compliant.
Tags: Biowissenschaften; Künstliche Intelligenz, KI; USFDA; EMA; Regulierungsangelegenheiten; DSGVO; Automatisierung, Technologie, 21st Century Cures Act
