Künstliche Intelligenz in der Pharmaindustrie

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Es ist leicht zu verstehen, warum die digitale Revolution ein heißes Thema ist. Sie wirkt sich jetzt auf alle menschlichen Aktivitäten aus. Künstliche Intelligenz (KI) ist nicht mehr nur ein einfacher Roboter, der Anfragen auf Ihrem Handy beantwortet. Diese Innovation verändert bereits jetzt den Inhalt der pharmazeutischen Versorgung, und KI in der Pharmazie stellt ein großes Potenzial dar.

Es sollte sichtbar sein, dass die meisten Apotheker, die im Kundendienst tätig sind, derzeit viel Energie in strategische und regulatorische Aufgaben investieren, die durch intelligente Modelle automatisiert werden könnten. Der Apotheker würde sich so von einem Verwalter der Produktion, der Lagerung und der Abgabe zu einem Verwalter von Datenbanken wandeln, die seine Handlungen rückkoppeln.

Inzwischen nutzen Analysten und Experten im Gesundheitswesen und im Bereich der Informationstechnologie (IT) die künstliche Intelligenz. Im öffentlichen Bereich wurden die elektronische Krankenakte im Einheitlichen Gesundheitssystem (SUS) und die Verbindungsmethoden als eine Möglichkeit zur Integration von Daten aus verschiedenen Informationsgrundlagen aufgezeigt. Die Chance, dass ein künstliches Bewusstsein bei der Verwaltung von Informationen zur Arzneimittelversorgung vorhanden ist, und zwar in einer transversalen Weise, die Produktion, geplante Operationen und Versorgungsinformationen miteinander verbindet, ebnet den Weg für eine neue Ära.

Die häufigsten AI-Anwendungsfälle

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KI im Forschungs- und Entwicklungsprozess von Pharmaprodukten

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    Der Einsatz von künstlicher Intelligenz in der pharmazeutischen Industrie hat ein enormes Potenzial in zahlreichen Bereichen der medizinischen Versorgung, der chemischen Forschung und der Entdeckung gezeigt. Durch die Nutzung vieler gesammelter Informationen kann die KI Daten entdecken und in "brauchbare" Informationen umwandeln.

AI in Prozessen für generische Arzneimittel

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    Mithilfe von KI-Geräten und maschinellem Lernen in der Pharmazie können Arzneimittelanalysten schnell auf riesige Datenbanken mit chemischen Elementen und Verbindungen zugreifen. Außerdem können sie mit Hilfe von KI verstecktes Vermögen aufdecken.

Derzeitige Einschränkungen von AI

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    Der Einsatz von AI in der klinischen Praxis ist noch begrenzt.

Projekt-Referenzen

Formulare, die zeigen, wie medizinische Übersetzungen funktionieren

Wie künstliche Intelligenz bei der Übersetzung von Krebsbildern helfen kann KI in der medizinischen Bildgebung

Gruppe 1277

Kategorie

Computer Vision, Generative Adversarial Networks

Kunde

Pharmazeutisches Unternehmen

Potenzielle Branchen

Automobil, Mode

Industrie

Pharma
Grafik zur Darstellung von AI Skill Gap Analytics

Wie künstliche Intelligenz die KI im Bereich Humanressourcen bei der Bewertung von beruflichen Qualifikationen unterstützen kann

Gruppe 1277

Technologie

NLP

Kunde

Unternehmen für Wissenschaft und Technologie

Potenzielle Branchen

Telekommunikation, Sicherheit, Einzelhandel, Logistik und Transport, Versicherung, Finanzen, Bildung

Industrie

Pharma
Grafik zum Lebenszyklus von AI-Projekten

Unser Projektansatz

Der Lebenszyklus von KI-Projekten wurde von einem bestehenden Standard aus der Softwareentwicklung übernommen. Außerdem berücksichtigt der Ansatz die wissenschaftlichen Herausforderungen, die mit Projekten des maschinellen Lernens verbunden sind, die Softwareentwicklungsprozesse beinhalten. Der Ansatz zielt darauf ab, die Qualität der Entwicklung zu gewährleisten. Jede Phase hat ihre eigenen Ziele und Qualitätssicherungskriterien, die erfüllt werden müssen, bevor die nächste Phase eingeleitet werden kann.