KI in der Pharmazeutischen Industrie
Hype oder Organisationsaufgabe?
IT
Zusammenfassung
Künstliche Intelligenz (KI) bestimmt derzeit die Diskussion in der Pharmaindustrie und hat die Merkmale eines Hypes: Überzogene Erwartungen, Schwierigkeiten bei der Umsetzung und erwartbare Enttäuschungen. Dennoch gibt es Potenzial, wenn man die Organisationsaufgabe richtig angeht. Der Beitrag versucht anhand eines Vierfelder-Modells die Chancen von KI in der Pharmaindustrie einzuordnen.
Machine Learning Anwendungen sind voraussetzungsreich und erfordern ein striktes Datenmanagement. Oft sind nicht genügend Daten vorhanden, um solche Modelle zu trainieren und zu validieren. Statistische Verfahren können hier durchaus mithalten. Bei unstrukturierten Daten bieten Large Language Modelle (LLM) wie ChatGPT Produktivitätspotenzial. Es zu realisieren, erfordert jedoch eine systematische Vorgehensweise. Prozesse und deren Datenflüsse zu verstehen, ist erfolgsentscheidend.
Korrespondenz:
Dr. Klaus Finneiser
Unterm Stallen 11, 4104 Oberwil
klaus.finneiser@citycable.ch
 | Dr. Klaus Finneiser studierte Chemie und promovierte in Siegen (NRW). Nach ersten Jahren als Analytiker bei Henkel wechselte er in die Schweiz, wo er zunächst in der Farbstoffindustrie und später im Qualitätsmanagement der Pharma- und Impfstoffdivisionen von Novartis in globalen Funktionen tätig war. Er leitete internationale Verbesserungsprojekte, wirkte an der ICH-Q9-Richtlinie (EFPIA) mit und ist zertifizierter Six Sigma Black Belt. Nach dem Wechsel zu kleineren Firmen in der Schweiz arbeitet er seit 2017 als selbstständiger Consultant. |
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