AI Health Summit – Ausgabe 2024
Die wichtigsten Erkenntnisse aus dem Gespräch zum ThemaArtificial Intelligence: Mit dem Ziel, die Arzneimittelentwicklung schneller und intelligenter zu gestalten“ zwischen Reda Guiha, Landesleiter Frankreich bei Pfizer, und Damien Gromier, CEO und Gründer von AI Health.
Pfizer, weltweit bekannt für seinen COVID-19-Impfstoff, nutzt artificial intelligence die Arzneimittelentwicklung artificial intelligence revolutionieren. AI als bahnbrechende Innovation, die sich auf jede Phase des pharmazeutischen Prozesses auswirkt – von der vorklinischen Forschung über den Zugang für Patienten bis hin zur Herstellung – und sowohl operative als auch transformative Anwendungsmöglichkeiten bietet.
Auswirkungen der AI auf den Geschäftsbetrieb
AI alltägliche Aufgaben in der Pharmabranche, wie beispielsweise die Erstellung von Zulassungsunterlagen, die Sicherheitsberichterstattung und die Effizienz in der Produktion. Durch die Optimierung dieser Prozesse spart AI nur Zeit, sondern verringert auch den CO₂-Fußabdruck und verkürzt die Entwicklungszyklen, wodurch die betriebliche Gesamtleistung gesteigert wird.
Bahnbrechende Anwendungen in der Arzneimittelentwicklung
AI erhebliche Fortschritte in der präklinischen Wirkstoffforschung und der klinischen Entwicklung. So AI beispielsweise während der COVID-19-Pandemie die Dauer der präklinischen Entwicklung von vier Jahren auf vier Monate, indem sie die Zahl der zu testenden Moleküle von 3 Millionen auf 600 reduzierte. Ebenso AI den Zeitplan für die klinischen Studien zum COVID-19-Impfstoff: Innerhalb von nur vier Monaten wurden Studien in sechs Ländern gestartet und 46.000 Teilnehmer rekrutiert – ein Prozess, der normalerweise Jahre dauert.
Kosten- und Risikominimierung in der klinischen Entwicklung
AI die steigenden Kosten der Arzneimittelentwicklung AI , die mittlerweile fast 4 Milliarden US-Dollar pro Produkt betragen. Tools wie generative AI die Gestaltung von Protokollen für klinische Studien, die Erstellung von Zulassungsunterlagen und data , wodurch Kosten und Zeitpläne reduziert werden. Translationale AI die Einhaltung lokaler Vorschriften und verbessert die Prozesse zur Einholung der Patienteneinwilligung, was die Rolle AIbei der Beschleunigung und Effizienzsteigerung klinischer Studien verdeutlicht.
Die Bedeutung von data AI
Data die Grundlage für AI . Mit jahrzehntelangen klinischen data Millionen von data nutzt Pfizer AI die klinischen Erfolgsraten zu verbessern, und hat diese im Vergleich zum Branchendurchschnitt von 7–10 % auf fast 20 % verdoppelt. Um diese Ergebnisse zu erzielen, sind jedoch robuste, qualitativ hochwertige und vielfältige Datensätze erforderlich.
Kooperationen als Schlüsselstrategie
Partnerschaften sind für die Weiterentwicklung AI Gesundheitswesen von entscheidender Bedeutung. Pfizer arbeitet branchenübergreifend mit akademischen Einrichtungen und Start-ups zusammen, wie beispielsweise bei der Beteiligung an IMI Big Picture, einem Projekt zum Aufbau einer umfangreichen Datenbank mit 3 Millionen Krankheitsproben. In Frankreich verbindet der Pfizer Healthcare Hub 40 Start-ups mit globalem Fachwissen, fördert Innovationen und beschleunigt die Entwicklung patientenorientierter Lösungen.
AI Europas Chance auf eine Führungsrolle
AI biotherapeutische Plattformen stehen für konvergierende Revolutionen in den Biowissenschaften und lösen eine Renaissance der Innovation aus. Während Europa bei der Zulassung von Arzneimitteln und bei Innovationen hinter den USA zurückbleibt, hat Frankreich das Potenzial, im Bereich AI eine Führungsrolle zu übernehmen. Um dies zu erreichen, sind ein einheitlicher Rechtsrahmen, skalierbare Investitionen und grenzüberschreitende Zusammenarbeit erforderlich, um kulturelle und sprachliche Barrieren zu überwinden.
Fazit
AI die Arzneimittelentwicklung AI und bietet Europa – insbesondere Frankreich – die Chance, bei Innovationen im Bereich der Biowissenschaften eine Vorreiterrolle einzunehmen. Durch die Konzentration auf Partnerschaften, data und Skalierbarkeit strebt Pfizer eine Zukunft an, in der AI schnellere, intelligentere und leichter zugängliche Lösungen im Gesundheitswesen AI .

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