KI-basiertes Wissensmanagement im Bereich Life Sciences

Wie Unternehmen verfügbares Know-how aus vorhandenen Daten optimal nutzen können – von der Forschung und Entwicklung von Nahrungs- und Arzneimitteln bis hin zu deren Zulassung.

Die digitale Transformation tritt mit neuen Herausforderungen an die Life Science- und Pharmabranche heran. Gerade in einer Branche, die dermaßen von verfügbarem Know-how in Datenform abhängt, spielt intelligentes Wissensmanagement eine immer wichtigere Rolle. Lesen Sie anhand von vier Anwendungsfällen, wie Unternehmen und Behörden, Forschung sowie Zulassungsverfahren mithilfe von Insight Engines vereinfachen und schneller voranbringen können.
 

1. Proaktive Informationsbereitstellung in Forschung und Entwicklung
   Medizinischer Fortschritt ist nur durch Innovation möglich. Damit Patienten von neuen innovativen Behandlungsmöglichkeiten profitieren können, braucht es medizinische Forschung. Gerade im Bereich F&E spielen Daten eine äußerst wichtige Rolle. Studien-, Testergebnisse, Informationen über Wirkstoffe oder Experimente sowie Expertenmeinungen – Pharmaunternehmen verfügen über unzählige und immer weiter steigende Datenmengen. Lediglich mit zielgerichteter und effizienter Bereitstellung der gerade benötigten Informationen lassen sich Innovationen vernünftig vorantreiben.
   Durch das Erkennen von Mustern und das semantische Verstehen der Inhalte stellen Insight Engines auf Knopfdruck entsprechende Informationen zu wissenschaftlichen Arbeiten, Reports, Studien bereit und sorgen gleichermaßen für das effiziente Auffinden entsprechender Experten eines Gebiets.
    
2. Beschleunigung von Zulassungen im pharmazeutischen Umfeld
   Neue Medikamente erfordern umfangreiche Zulassungsverfahren. Im Hintergrund steht die Pflicht, die Beschaffenheit, Qualität und Reinheit des Medikaments zu überprüfen. Jede Zulassung bringt einen enormen administrativen Aufwand mit sich. So müssen mehrere tausend unterschiedliche Dokumente wie Studien, Tests, Reports etc. aus den verschiedensten Datenquellen eingereicht werden. Hier bieten Insight Engines eine willkommene Lösung, da sie mithilfe umfassender KI-Anwendungen wie Deep Learning die Bereitstellung, Analyse, Verknüpfung und Interpretation von Informationen aus unterschiedlichen Anwendungen signifikant beschleunigen und optimieren können.
    
3. Prozess von Arzneimittelzulassungen in Regulierungsbehörden effizienter gestalten
   Die behördliche Freigabe von Medikamenten, Lebensmitteln und Wirkstoffen ist an die Einreichung tausender Dokumente gekoppelt. Dies gilt auch für Neuanmeldungen, Aktualisierungen und Rezepturänderungen. Die Aufgabe der Regulierungsbehörde besteht darin, zu prüfen, ob eine Submission den Voraussetzungen entspricht und ob die Medikamente zugelassen werden können. In den Prozess werden eine Vielzahl interner und externer Daten einbezogen. Um das Risiko von Klagen nach der Zulassung zu minimieren, ist es unerlässlich, fundierte und vor allem konsistente Entscheidungen zu treffen. Mithilfe von KI können sämtliche Daten indiziert und dem Gutachter zur Verfügung gestellt werden, der somit eine 360-Grad Sicht auf eine Submission, ein Medikament, Lebensmittel oder einen Wirkstoff erhält, der zugelassen werden soll – eine deutliche Verbesserung in puncto Transparenz, Sicherheit und Workflow.
    


 

4. Wertvolles Recherche-Tool bei Inspektionen und Audits
   Das Arzneimittelgesetz sieht vor, dass sämtliche Betriebe und Einrichtungen, in denen Arzneimittel hergestellt, geprüft, gelagert, verpackt, gehandelt oder in den Verkehr gebracht werden, im Rahmen von Inspektionen, regelmäßig von Behörden kontrolliert werden. Ebenso erfolgt eine Überwachung der Einhaltung der Vorgaben sowie der praxisgerechten Umsetzung gewisser Standards durch unabhängige Audits.
   Im Zusammenhang mit Inspektionen oder unabhängiger Audits, mussten oft kurzfristig unzählige Stunden für das Zusammenstellen der Unterlagen aufgewendet werden. KI-basierte Wissensmanagement-Lösungen vereinfachen diesen Prozess erheblich, da sie in der Lage sind, sämtliche Datenquellen und Formate einzubinden, Querverweise zu diversen Katalogen zu erstellen und die Inhalte semantisch zu verstehen.

Wie das in der Praxis aussehen kann lesen Sie in unser Case Study Mindbreeze InSpire im pharmazeutischen Umfeld:

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