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Künstliche Intelligenz (KI) ist bei weitem der meistdiskutierte technologische Fortschritt dieses Jahrzehnts. Obwohl es die Idee der KI schon seit Jahren gibt, waren die Prozessoren und die Rechengeschwindigkeit der früheren Ära nicht auf der Höhe der Zeit und konnten daher die Analyse großer Datenmengen nicht wie erforderlich unterstützen. Doch mit der Entwicklung der neuen Generation von Algorithmen und Systemen hat sich die Rechengeschwindigkeit um ein Vielfaches erhöht, so dass nun die Möglichkeit besteht, riesige Datenbestände in Echtzeit zu analysieren. Das Besondere an der KI ist, dass sie prädiktive Muster anstelle der reaktiven Muster herkömmlicher Systeme verwendet. Mit dem Ziel, das Potenzial der neuen Technologie zu nutzen, hat sich fast jede Branche auf KI eingestellt und sie in ihre Prozesse integriert, um Routine- und Wiederholungsarbeiten zu reduzieren. Trotz dieses enormen Potenzials hat die Biowissenschaftsbranche bisher am wenigsten von diesem Boom profitiert. 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 wie die US-amerikanische Gesundheitsbehörde FDA Gesetze wie den 21st Century Cures Act erlassen haben, um die Innovation bei der Herstellung von Medizinprodukten, der Entwicklung von Arzneimitteln und Biologika sowie der Gestaltung klinischer Studien zu beschleunigen, können neue Technologien den Rahmen der bestehenden Vorschriften sprengen. Dies könnte regelmäßig eine Reform der Rechtsvorschriften erforderlich machen. Doch die Erteilung gesetzlicher Genehmigungen dauert in der Regel Jahre. Eine lange Wartezeit kann die Folge sein, und die Vorteile würden den Endnutzern erst mit Verzögerung zugute kommen.
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.
Stichworte: Biowissenschaften; Künstliche Intelligenz, KI; USFDA; EMA; Regulierungsfragen; GDPR; Automatisierung, Technologie,21st Century Cures Act
