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KI in der Pharmaindustrie: Wie sich mit einer Machine-Learning-Beratung Optimierungspotenziale erschließen lassen

Machine Learning beratung

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine der Schlüsseltechnologien der Digitalisierung. Relevanz hat sie für annähernd alle Branchen - so auch für die Pharmaindustrie. Hier besitzt sie unter anderem das Potenzial, die Entwicklung neuer Medikamente signifikant zu beschleunigen und die epidemiologische Forschung zu optimieren. Für die Realisierung entsprechender Projekte lohnt es sich oftmals, eine spezialisierte Machine-Learning-Beratung in Anspruch zu nehmen.

Mit Machine Learning schneller zu neuen Medikamenten

Rund 13 Jahre dauert es derzeit von der ersten Idee bis zur finalen Zulassung eines Medikaments. Doch KI könnte diesen Prozess bald deutlich verkürzen. So nutzt das forschende Pharma-Unternehmen AbbVie schon heute eine KI-Lösung, um wissenschaftliche Publikationen zu durchsuchen. Immerhin erscheinen täglich etwa acht- bis zehntausend neue Dokumente dieser Art. Den Überblick zu behalten, fällt Wissenschaftlern somit schwer. AbbVie nutzt daher Algorithmen, um jeden Tag die relevantesten Informationen herauszufiltern. Auf diese Weise entsteht eine maßgeschneiderte Sammlung von Fachliteratur für die eigenen und die benachbarten Fachgebiete.

Ein weiteres Einsatzgebiet für KI sind klinische Studien, in deren Rahmen zu Vergleichszwecken im Regelfall Kontrollgruppen gebildet werden. Diese Kontrollgruppen lassen sich in einigen Fällen mittlerweile virtuell simulieren. Die Basis hierfür liefern die bereits vorhandenen Patientendaten. Selbstredend sind durch solche Ansätze deutliche Kosten- und Zeiteinsparungen möglich.

Daten aus Molekülen extrahieren

Bei der Entwicklung von Medikamenten sind Pharma-Unternehmen stets auf der Suche nach neuen Wirkstoffen. Dass Datenalgorithmen hierbei eine wertvolle Unterstützung darstellen, zeigen erste Praxisbeispiele. Musste früher jeder potenzielle Wirkstoff einzeln untersucht werden, erforscht das Team des Pharma-Konzerns Sanofi dank KI mittlerweile mehrere zehntausend Substanzen gleichzeitig. In kürzerer Zeit können weitaus mehr Stoffeigenschaften erfasst werden als in der Vergangenheit. Die Identifizierung vielversprechender Moleküle erfolgt nun schneller, umfassender und mit geringerem Aufwand. Auch bei der punktuellen Optimierung der vielversprechendsten Moleküle kann KI unterstützend zum Einsatz kommen.

Machine-Learning-Beratung häufig zielführend

Die zuvor genannten Beispiele verdeutlichen, was dank Machine Learning bereits heute möglich ist. Die notwendige Datenbasis liegt vor. Um sie in verwertbares Wissen zu verwandeln, müssen jedoch geeignete Machine-Learning-Modelle entwickelt, trainiert und optimiert werden. Hierfür ist wiederum Know-how in unterschiedlichen Fachdisziplinen erforderlich.