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KI-Lösungen im Unternehmen implementieren
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Die schnelle Verbreitung von Künstlicher Intelligenz (KI) sorgt branchenübergreifend für tiefgreifende Veränderungen – und die Pharmaindustrie bildet da keine Ausnahme.
Der Einsatz von KI-Tools in der Arzneimittelforschung und -entwicklung kann grundlegend verändern, wie Pharmaunternehmen Lösungen erforschen, entwickeln und auf den Markt bringen. Mithilfe der riesigen verfügbaren Datenmengen und von Machine-Learning-Algorithmen beschleunigt KI die Wirkstoffentwicklung, entdeckt neue therapeutische Zielstrukturen und ermöglicht hochpräzise, personalisierte Behandlungsoptionen.
Wie bei jeder neuartigen, disruptiven Technologie gehen die Chancen jedoch mit beachtlichen Herausforderungen einher – darunter Fragen des Datenschutzes, die komplexe Integration von KI-Systemen in bestehende Abläufe sowie der Bedarf an spezialisierten Kompetenzen.
Dieser Artikel beschreibt die Vorteile und Hürden beim Einsatz von KI in der Pharmaindustrie. Er gibt Einblicke, wie diese Technologien die Branche verändern, und beleuchtet Fallstudien, Beispiele und Zukunftsperspektiven.
Überblick: KI in der Pharmaindustrie
Starten wir mit den Grundlagen: Was ist KI? KI ist ein Bereich der Informatik, der Systeme entwickelt, die Aufgaben ausführen können, für die üblicherweise menschliche Intelligenz nötig ist – etwa aus Daten lernen, Muster erkennen und Entscheidungen treffen.
KI entwickelt sich zu einem mächtigen Hebel, um kritische Prozesse in der Pharmaindustrie zu modernisieren und zu verbessern.
Traditionell ist die Wirkstoffsuche ein langwieriger, komplexer Prozess mit viel Forschung sowie Trial-and-Error. KI beschleunigt dies, indem sie große Datensätze – von genetischen Informationen bis zu chemischen Verbindungen – schneller und effizienter auswertet.
Machine-Learning-Algorithmen können potenzielle Wirkstoffkandidaten identifizieren und die Wahrscheinlichkeit ihrer Wirksamkeit bei bestimmten Indikationen prognostizieren. Sie erkennen Muster in den Daten, verkürzen so den Entwicklungszyklus und senken Kosten.
Auch klinische Studien lassen sich mithilfe von KI transformieren: durch optimierte Probandenrekrutierung, die Überwachung von Patientenantworten und die Vorhersage potenzieller Nebenwirkungen. Dadurch werden Studien gezielter und effizienter – mit schnelleren, verlässlicheren Ergebnissen.
Zudem stärkt KI die personalisierte Medizin, indem sie individuelle Patientendaten – etwa Genetik oder Lebensstil – analysiert, um passgenaue Therapien zu wählen. Das kann Behandlungsergebnisse verbessern und unerwünschte Reaktionen vermeiden.
KI-Technologien vereinfachen auch operative Aspekte der Pharmaunternehmen. Sie automatisieren Routineaufgaben und liefern Insights zu Markttrends und Patientenbedürfnissen.
Wenn Pharmaunternehmen die Möglichkeiten der KI nutzen, steigern sie Forschung und Entwicklung – mit positiven Effekten für die Patient:innenversorgung und ein reaktionsfähigeres Gesundheitswesen.
Prognostizierter weltweiter Markt für KI in der Wirkstoffforschung 2023–2032 (in Mrd. US-Dollar). Bildquelle: Statista.
Anwendungen von KI in der Pharmaindustrie
Der Einfluss von KI ist in der Pharma besonders transformativ. In den vergangenen Jahren haben immer mehr Unternehmen KI-Tools in ihre Prozesse integriert – mit Potenzial für mehr Innovation und höhere Effizienz.
Wie bereits erwähnt, kann KI viele Teilbereiche deutlich verbessern – von der beschleunigten Wirkstoffsuche über optimierte klinische Studien bis hin zur personalisierten Versorgung.
Schauen wir uns die gängigsten und vielversprechendsten Anwendungen von KI in der Pharmaindustrie an – und welche Vorteile sie jeweils bieten.
Verschiedene KI-Lernmodelle und Tools für pharmazeutische Anwendungen. Bildquelle: National Library of Medicine.
Wirkstoffforschung und -entwicklung
Ein Bereich mit besonders großem Einfluss ist die Wirkstoffforschung und -entwicklung.
Die Entdeckung neuer Medikamente war traditionell zeit- und kostenintensiv, dauerte oft Jahre und erforderte hohe Investitionen. KI revolutioniert diesen Prozess, indem sie die Identifikation potenzieller Wirkstoffkandidaten deutlich beschleunigt. Forschende analysieren mit Machine-Learning-Algorithmen gewaltige Mengen chemischer, biologischer und klinischer Daten und finden schneller und präziser vielversprechende Kandidaten.
KI-Algorithmen können vorhersagen, wie unterschiedliche Moleküle mit biologischen Zielstrukturen interagieren, und so Verbindungen mit dem höchsten therapeutischen Potenzial identifizieren.
Außerdem spielt KI eine Schlüsselrolle bei der Prognose von Wirksamkeit und Toxizität. Anhand von Daten aus früheren Studien und klinischen Prüfungen schätzen KI-Modelle die Erfolgsaussichten eines neuen Wirkstoffs und die Wahrscheinlichkeit unerwünschter Effekte ab, noch bevor die klinische Testphase beginnt. Diese Vorhersagefähigkeit beschleunigt die Entwicklung und senkt das Risiko von Fehlschlägen in späten Phasen.
KI-Anwendungen entwickeln
Lerne, wie man KI-Anwendungen mit der OpenAI API erstellt.
Klinische Studien
Auch die Planung und Durchführung klinischer Studien verändert sich durch KI grundlegend. Diese Phase ist entscheidend, um neue Therapien auf Sicherheit und Wirksamkeit zu testen. Traditionell waren Design und Management klinischer Studien komplex und ressourcenintensiv. KI optimiert den Prozess – vom Studiendesign über die Probandenrekrutierung bis hin zur Überwachung.
Durch die Analyse von Patientendaten können Algorithmen Personen identifizieren, die klaren Kriterien entsprechen – das vereinfacht die Rekrutierung und stellt sicher, dass Teilnehmer:innen eingeschlossen werden, die voraussichtlich am meisten vom untersuchten Wirkstoff profitieren. Diese gezielte Rekrutierung verkürzt Zeit und Kosten bei der Kandidatensuche.
Sobald die Studie läuft, überwachen KI-Systeme kontinuierlich Patientendaten und erkennen frühzeitig Anzeichen für Nebenwirkungen oder Abweichungen von den erwarteten Ergebnissen.
Die Arzneimittelsicherheit und das Monitoring unerwünschter Ereignisse profitieren stark in der Pharmakovigilanz. Durch die Auswertung verschiedener Datenquellen – etwa elektronische Gesundheitsakten, soziale Medien oder Gesundheitsforen – lassen sich bislang unbekannte Nebenwirkungen und potenzielle Wechselwirkungen erkennen. Das ermöglicht proaktiveres und wirksameres Risikomanagement.
Zudem hilft KI, Studiendaten zu analysieren und Muster zu entdecken, die nicht sofort ersichtlich sind. So lassen sich Zusammenhänge und Insights zur Wirksamkeit und Sicherheit neuer Therapien ableiten – für fundiertere Entscheidungen und neue Einsatzfelder bestehender Medikamente.
Personalisierte Medizin
Klassische Behandlungsansätze verfolgen oft ein generalisiertes Vorgehen, das für manche Patient:innen nicht optimal ist. Pharmaunternehmen nutzen KI, um individuelle Patientendaten zu analysieren und darauf basierend passgenaue Therapien vorherzusagen.
Personalisierte Behandlungspläne lassen sich anhand des einzigartigen genetischen Profils, von Lebensstilfaktoren und der Krankengeschichte ableiten. So werden Therapien wirksamer und verursachen seltener Nebenwirkungen.
Fortgeschrittene KI-Algorithmen analysieren komplexe genetische Daten, um Mutationen oder Biomarker zu identifizieren, die mit bestimmten Erkrankungen zusammenhängen. Diese genomischen Insights treiben die Präzisionsmedizin voran: Therapien adressieren die zugrunde liegenden genetischen Faktoren einer Erkrankung – für wirksamere, individuell zugeschnittene Optionen.
Lieferkette und Produktion
Die Einsatzfelder von KI gehen über Forschung und Behandlung hinaus. Große Hebel liegen auch in Lieferkette und Produktion.
Ein effizientes Lieferkettenmanagement ist entscheidend, damit Medikamente zuverlässig verfügbar sind. KI-Modelle analysieren historische Daten, Markttrends und weitere Variablen, prognostizieren die Nachfrage und optimieren die Bestandssteuerung. So sinkt das Risiko von Engpässen und Überbeständen.
In der Herstellung verbessert KI die Prozesse, indem sie die Anlagenleistung überwacht und die Produktqualität absichert. Predictive-Maintenance-Algorithmen sagen Ausfälle voraus, minimieren Stillstände und halten die Produktion am Laufen.
Automatisierte Inspektionen und Echtzeit-Monitoring stellen außerdem sicher, dass Produkte strenge Qualitätsstandards erfüllen und regulatorischen Vorgaben entsprechen – das reduziert Fehler und erhöht die Produktsicherheit.
Überblick über KI-Anwendungen in der Pharmaindustrie.
Herausforderungen und Rahmenbedingungen
Die Einführung von KI-Tools in verschiedenen Prozessphasen kann die Pharmaindustrie grundlegend verändern. Für eine erfolgreiche Umsetzung müssen jedoch mehrere Herausforderungen und Rahmenbedingungen bedacht und adressiert werden. Schauen wir sie uns im Detail an.
Datenschutz und Datensicherheit
Eine der größten Hürden bei der Integration von KI ist die Sicherstellung von Datenschutz und Datensicherheit.
Zwar arbeiten viele Branchen mit großen Datenmengen für KI-Modelle, doch in der Pharma sind diese Daten oft besonders sensibel, da sie Patient:inneninformationen enthalten und streng vor Datenpannen und unbefugtem Zugriff geschützt werden müssen.
Pharmaunternehmen müssen strenge Datenschutzvorgaben einhalten – etwa die DSGVO in Europa und HIPAA in den USA –, um Patient:innendaten maximal zu schützen. Unerlässlich sind robuste Verschlüsselung und sichere Datenspeicherung, um Vertrauen zu wahren und Informationen zu schützen.
Integration in bestehende Systeme und Workflows
Die Integration von KI-Lösungen in bestehende Systeme und Abläufe ist komplex und erfordert moderne Infrastrukturen, die vielen Pharmaunternehmen fehlen.
Oft sind Altsysteme im Einsatz, die nicht ohne Weiteres mit modernen KI-Tools zusammenspielen.
Die Einbindung von Machine Learning und KI in etablierte Prozesse erfordert sorgfältige Planung und maßgeschneiderte Anpassungen, um Störungen zu vermeiden. Unternehmen sollten ihre Infrastruktur prüfen, Integrationshürden identifizieren und gezielt aufrüsten, damit neue und bestehende Technologien reibungslos zusammenspielen.
Index der KI-Bereitschaft ausgewählter Big-Pharma-Unternehmen 2023. Bildquelle: Statista.
Ethische Aspekte bei KI-Entscheidungen
Mit der Integration von KI geht eine zentrale, häufig kritisierte Frage einher: die ethische Dimension von KI-gestützten Entscheidungen.
Algorithmen, die die Wirkstoffentwicklung oder Therapieentscheidungen beeinflussen, müssen transparent und möglichst frei von Verzerrungen sein. Es ist essenziell, dass KI-Modelle fair arbeiten und bestehende Ungleichheiten nicht verstärken – zugleich ist dies eine der größten Herausforderungen.
Bias in Machine-Learning-Systemen entsteht häufig durch die Datenerhebung, die aufgrund menschlicher Verzerrungen nicht immer ausgewogen ist.
Ethische Leitlinien und menschliche Aufsicht helfen, KI verantwortungsvoller einzusetzen und sicherzustellen, dass Entscheidungen auf Basis von KI-Prognosen ethischen Standards genügen.
Regulatorik und Compliance
Auch regulatorische Anforderungen sind ein zentrales Thema. Die Pharmaindustrie ist stark reguliert, und der Einsatz von KI in Entwicklung und klinischen Studien muss vielfältigen Vorgaben entsprechen. Das erfordert enge Abstimmung mit Behörden, um sicherzustellen, dass KI-Modelle alle Standards erfüllen – ein Prozess, der Zeit und Ressourcen bindet.
Fachkräfte
Für die Implementierung und den Betrieb von KI-Systemen braucht es qualifizierte Teams. Data Scientists, KI-Spezialist:innen und weitere Expert:innen mit Know-how in KI und Machine Learning sind unverzichtbar, um diese Technologien zu entwickeln, zu interpretieren und zu managen. Die Gewinnung und Bindung dieser Talente ist angesichts des Wettbewerbs um Tech-Profile anspruchsvoll.
Investitionen in Schulung und Weiterbildung des bestehenden Personals helfen, Kompetenzlücken zu schließen und die Organisation in die Lage zu versetzen, KI-Potenziale voll auszuschöpfen.
Wie die folgende Grafik zeigt, zählen in Ländern mit hohem Einkommen der Mangel an geeignetem Personal und fehlendes KI-Verständnis zu den größten Hürden bei der Einführung von KI in der Wirkstoffsuche.
Wichtigste Hürden für die Einführung von KI in der Wirkstoffsuche in Ländern mit hohem Einkommen (Stand 2023). Bildquelle: Statista
Fallstudien und Beispiele
Beispiele für KI-Modelle finden sich in vielen Bereichen der Pharmaindustrie. Schauen wir uns einige davon an.
BenevolentAI und die COVID-19-Pandemie
BenevolentAI, ein britisches Biotech-Unternehmen, nutzte KI, um die Wirkstoffsuche für COVID-19 zu beschleunigen. Die KI-Plattform analysierte bestehende Daten aus verschiedenen Quellen – darunter wissenschaftliche Literatur, klinische Studien und Patient:innendaten –, um potenzielle Behandlungen zu identifizieren. Die Algorithmen identifizierten Baricitinib, ursprünglich gegen rheumatoide Arthritis, als vielversprechenden Kandidaten für die COVID-19-Therapie.
Ausschlaggebend war die Fähigkeit des Wirkstoffs, ein Schlüsselfunktionsprotein der durch COVID-19 ausgelösten Entzündungsreaktion zu hemmen. Baricitinib erhielt später eine Notfallzulassung zur Behandlung von COVID-19.
IBM Watson im Gesundheitswesen
IBM Healthcare setzt KI ein, um Patient:innen passenden klinischen Studien zuzuordnen. Die Natural-Language-Processing-Technologie von IBM Watson durchsucht medizinische Unterlagen und Studienprotokolle, um geeignete Matches zu identifizieren.
Watson gleicht Patient:innendaten mit den Anforderungen laufender Studien ab und schlägt passende Optionen vor. Dieses KI-gestützte Vorgehen steigert die Effizienz der Rekrutierung und verbessert die Passgenauigkeit.
Tempus und Krebsbehandlung
Tempus, ein auf Präzisionsmedizin spezialisiertes Technologieunternehmen, nutzt KI zur Analyse genomischer Daten und für personalisierte Therapieempfehlungen bei Krebs.
Die Algorithmen von Tempus verarbeiten und interpretieren Sequenzierungsdaten, identifizieren Mutationen und Muster und unterstützen so Therapieentscheidungen. Das hilft Fachärzt:innen, Behandlungspläne auf das spezifische genetische Profil des Tumors zuzuschneiden.
NVIDIA und Vorhersage unerwünschter Arzneimittelwirkungen
NVIDIA arbeitet mit Pharmaunternehmen zusammen, um mit KI unerwünschte Arzneimittelreaktionen vorherzusagen.
Die Modelle analysieren große Datensätze aus Studienberichten und der Post-Marketing-Überwachung, um potenzielle Nebenwirkungen zu prognostizieren und Sicherheitsrisiken frühzeitig zu erkennen. Ziel ist es, Risiken in frühen Phasen sichtbar zu machen und proaktiv gegenzusteuern.
Johnson & Johnson und KI in der Produktion
Johnson & Johnson hat KI in seine Produktionsprozesse integriert, um Fertigung und Qualitätskontrolle zu optimieren.
Das Unternehmen nutzt Algorithmen, um Produktionsprozesse in Echtzeit zu überwachen und zu steuern, Anomalien zu erkennen und eine gleichbleibend hohe Qualität sicherzustellen. Das verbessert Effizienz und Ausbringung, reduziert Ausschuss und stärkt die Performance in der Fertigung.
Zukunftsperspektiven für KI in der Pharmaindustrie
Das KI-Feld entwickelt sich rasant weiter – entsprechend dürfte auch die Bedeutung in der Pharmaindustrie stark wachsen. Aktuell zeichnen sich Trends und Potenziale ab, die die Zukunft in diesem Bereich prägen werden.
Der Einsatz von KI-Techniken und fortgeschrittenen Tools wie Quantencomputing könnte Forschenden ermöglichen, komplexe molekulare Interaktionen zu simulieren und so die Identifikation potenzieller Wirkstoffkandidaten weiter zu beschleunigen.
Zudem könnten KI-Plattformen verstärkt Echtzeitdaten aus laufenden Studien integrieren, wodurch die Wirkstoffentwicklung dynamischer und anpassungsfähiger wird.
Fortschritte in Genomik und anderen Omics-Disziplinen werden die Rolle von KI-Systemen weiter ausbauen, da sich umfassende biologische Datensätze analysieren lassen, um neue Biomarker und Zielstrukturen zu entdecken. Das treibt die personalisierte Medizin voran: präzisere Therapien, zugeschnitten auf individuelle genetische Profile und Krankheitsmechanismen.
Komplexere Modelle im Bereich prädiktiver Analytik für klinische Studien könnten die Vorhersage von Patientenantworten, die Optimierung von Studienprotokollen und die frühzeitige Erkennung potenzieller Probleme verbessern.
Schließlich wird mit der tieferen Integration von KI in kritische Prozesse der Fokus auf ethische KI und Erklärbarkeit weiter wachsen. Zukünftige Entwicklungen sollten KI-Entscheidungen transparenter und verständlicher machen – für verantwortungsvollen Einsatz und Ergebnisse, die für Menschen nachvollziehbar sind.
Fazit
KI-Technologie verändert die Wirkstoffforschung, -entwicklung und personalisierte Medizin der Pharmaindustrie – durch höhere Effizienz und bessere Datenauswertung. Der Einsatz von KI kann die Identifikation von Therapien beschleunigen und klinische Studien optimieren – mit spürbaren Vorteilen für Patient:innen.
Gleichzeitig müssen Herausforderungen wie Datenschutz, Bias, regulatorische Vorgaben und ethische Fragen der Entscheidungsfindung adressiert werden. Mit der weiteren Entwicklung von KI sind zusätzliche Veränderungen und Verbesserungen in der Pharma zu erwarten – begleitet von einem starken Fokus auf ethische KI und Erklärbarkeit.
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Author
Maria Eugenia Inzaugarat