KI in der Pharma
Entdecken Sie die Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz in der Pharmaindustrie.
Tauchen Sie mit unserem Paketangebot in die Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) ein. Jedes Modul bietet spezifisches Fachwissen und praxisorientierte Ansätze, um Ihnen den gezielten Einsatz von KI in der Pharmaindustrie zu ermöglichen:
- Direkte Anwendung des Erlernten: Setzen Sie Ihr neu erlerntes Wissen in Mini-Projekten ein und entwickeln Sie gezielte Ideen für den Einsatz von KI.
- Effektives Prompt-Writing: Lernen Sie, wie KI und LLMs (Large Language Models) für die Erstellung und Überprüfung von GMP-Dokumenten und SOPs optimal genutzt werden.
- Praxisnahes Lernen: Erleben Sie live, wie KI in der pharmazeutischen Praxis eingesetzt wird – von Abweichungsmanagement und Audit-Vorbereitung bis hin zur Nutzung KI-gestützter Wissensdatenbanken.
- Regulatorische Sicherheit: Verstehen Sie die Anforderungen der EMA, des EU AI Acts und der ISO 42001, und diskutieren Sie Datenschutzrichtlinien sowie kritische Grenzen und Risiken von KI.
- Austausch mit Experten: Profitieren Sie von der Möglichkeit, sich mit einer erfahrenen Expertin und anderen Teilnehmenden über die Rolle von KI in der Pharmaindustrie auszutauschen.
Seien Sie dabei, wenn innovative Anwendungsfälle präsentiert werden, und gestalten Sie die Zukunft der pharmazeutischen Industrie aktiv mit.
Zertifiziert als KI Quality Officer
Nach erfolgreicher Absolvierung aller vier Module erhalten Sie das Zertifikat „KI Quality Officer“ mit folgenden Inhalten:
- KI in der Pharma: Grundlagen und Kontext
- Regulatorische Anforderungen und Compliance
- KI Tools und GMP-Dokumentation
- KI selbst erleben und gestalten
Exklusives FAQ zum Thema KI in der Pharma
Wir haben die wichtigsten Fragen und Antworten aus unseren Webinaren rund um das Thema Künstliche Intelligenz in der Pharmaindustrie für Sie zusammengefasst. Ob Grundlagen, Einsatzmöglichkeiten oder datenschutzkonforme Tools. Hier finden Sie kompakte Infos, die Ihnen den Einstieg und Umgang mit KI erleichtern.
KI in der Pharma: Grundlagen und Kontext
Einführung in die Welt der KI für die Pharmaindustrie.
Wie funktionieren Künstliche Intelligenz (KI) und generative KI wie Large Language Models (LLMs)? Und welche Tools sind wirklich relevant für die Pharmaindustrie? In diesem Webinar erhalten Sie eine fundierte Einführung in die Grundlagen und Anwendungen von KI.
Gemeinsam diskutieren wir, welche Rolle KI in der Pharmaindustrie spielt und wie sie sicher und zielführend in bestehende Prozesse integriert werden kann. Nach diesem Modul sind Sie bestens vorbereitet, um das Potenzial von KI zu erkennen und in Ihrem beruflichen Umfeld gezielt einzusetzen.
Starten Sie durch – mit einem klaren Verständnis der KI-Grundlagen.
KI in der Pharma: Regulatorische Anforderungen und Compliance
Regulatorische Sicherheit beim Einsatz von KI in der Pharmaindustrie.
Die Einführung von KI bringt nicht nur Chancen, sondern auch Herausforderungen mit sich – insbesondere in Bezug auf die Einhaltung regulatorischer Vorgaben. Der EU AI Act, die ISO 42001 und die EMA-Anforderungen setzen klare Maßstäbe für Datenschutz, Compliance und Verantwortlichkeiten.
In diesem Webinar erfahren Sie, wie Sie diese Anforderungen Schritt für Schritt umsetzen, Risiken bewerten und kritische Grenzen von KI erkennen. Mit diesem Wissen vermeiden Sie rechtliche und ethische Stolpersteine und schaffen die Grundlage für den sicheren Einsatz von KI in Ihrem Unternehmen.
Schaffen Sie Klarheit und Sicherheit – für eine rechtssichere KI-Integration in der Pharmaindustrie.
KI in der Pharma: KI Tools und GMP-Dokumentation
Erleben Sie KI live in der pharmazeutischen Praxis.
Wie lässt sich Künstliche Intelligenz sinnvoll in GMP-Prozesse integrieren? Unser Webinar zeigt Ihnen anhand praxisnaher Beispiele und einer spannenden Live-Demonstration, wie KI effizient eingesetzt werden kann – von der Erstellung und Überprüfung von GMP-Dokumenten und SOPs über das Abweichungsmanagement bis hin zur Audit-Vorbereitung und Nutzung KI-gestützter Wissensdatenbanken.
Erfahren Sie, wie KI Ihre Prozesse optimieren kann, ohne Kompromisse bei den Qualitätsstandards einzugehen. Lassen Sie sich inspirieren und entwickeln Sie Ideen, wie Sie KI gewinnbringend in Ihrem Unternehmen einsetzen können.
Gewinnen Sie neue Perspektiven für Ihre GMP-Prozesse – praxisorientiert und innovativ.
KI in der Pharma: Workshop – KI selbst erleben und gestalten
Nutzen Sie KI effektiv in der Praxis.
Die größte Herausforderung beim Einsatz von KI liegt in der Umsetzung. Unser interaktiver Workshop nimmt Sie an die Hand und zeigt Ihnen, wie Sie effektives Prompt-Writing für GMP-Dokumente meistern und eigene Mini-Projektideen entwickeln.
Erfahren Sie, wie Sie KI gezielt einsetzen können, um reale Herausforderungen in der pharmazeutischen Praxis zu lösen, und profitieren Sie vom Austausch mit unserer Expertin und anderen Teilnehmenden. Überwinden Sie Barrieren, gewinnen Sie Vertrauen in Ihre Anwendungskompetenz und machen Sie den nächsten Schritt in Richtung erfolgreicher KI-Projekte in Ihrem Unternehmen.
Gestalten Sie die Zukunft – praxisnah und lösungsorientiert.
Unsere Trainerin Azade Pütz ist eine erfahrene Qualified Person und Sachkundige Person nach AMG und begleitet Sie durch das ganze Programm.
Module im Überblick
- KI in der Pharma: Grundlagen und Kontext
- KI in der Pharma: Regulatorische Anforderungen und Compliance
- KI in der Pharma: KI Tools und GMP-Dokumentation
- KI in der Pharma: Workshop – KI selbst erleben und gestalten
Aktuell buchbare Termine
KI in der Pharma – Die wichtigsten Fragen & Antworten
Grundlagen und Kontext
Regulatorische Anforderungen und Compliance
KI Tools und GMP-Dokumentation
KI selbst erleben und gestalten
- Was ist der Unterschied zwischen klassischer und generativer KI?
Klassische KI basiert auf festgelegten, regelbasierten Systemen für spezifische Aufgaben. Generative KI hingegen nutzt maschinelles Lernen, um auf Basis von Daten Muster zu erkennen und Inhalte zu erzeugen – etwa durch Sprachmodelle wie ChatGPT.
- Was sind Large Language Models (LLMs) und wie funktionieren sie?
LLMs sind KI-Modelle, die auf riesigen Textmengen trainiert wurden. Sie sagen das nächste Wort in einer Textsequenz vorher, können so Texte generieren, Fragen beantworten oder Inhalte zusammenfassen. Bekannte Beispiele: GPT-4, Claude 3, Gemini.PT.
- Was ist Prompt Engineering und warum ist es so wichtig?
Prompt Engineering ist das gezielte Formulieren von Eingaben (Prompts), damit die KI das gewünschte Ergebnis liefert. Klare, kontextbezogene Anweisungen führen zu besseren und zuverlässigeren Ergebnissen.
- Ist generative KI zuverlässig?
Nicht immer. Die Modelle arbeiten probabilistisch und können „halluzinieren“, also falsche Inhalte erzeugen. Deshalb ist die menschliche Prüfung entscheidend. Auch Trainingsdaten, Kontextfenster und Tokenanzahl beeinflussen die Qualität.
- Welche Datenschutzrisiken bestehen bei Tools wie ChatGPT?
ChatGPT speichert Eingaben in US-amerikanischen Servern und nutzt sie ggf. zu Trainingszwecken. Daher sollten keine sensiblen oder personenbezogenen Daten eingegeben werden. Datenschutzkonforme Alternativen wie Libra AI werden empfohlen.
- Was sind geeignete Anwendungsbereiche für KI in der Pharma?
Erstellung und Prüfung von SOPs
Schulungsunterlagen in mehreren Sprachen
Qualitätsdatenanalyse
Audit-Vorbereitung
Unterstützung bei der Forschung & Entwicklung (z. B. Molekülstrukturen, Synthesewege)
- Warum ist die generative KI für die Pharmaindustrie interessant?
Weil sie u. a. bei SOP-Erstellung, Berichten, Übersetzungen oder im Qualitätsmanagement unterstützen kann. Sie analysiert Daten, erstellt Texte und erleichtert repetitive Dokumentationsaufgaben – immer mit menschlicher Kontrolle.
- Wie kann man mit KI-Tools wie ChatGPT effektiv kommunizieren?
Indem man klare Rollen, Aufgaben, Ziele, das gewünschte Format und ggf. die Tonalität vorgibt. Beispiel: „Erstelle eine Liste von drei Vorteilen von KI im QA-Bereich, jeweils mit kurzer Erklärung.“
- Welche KI-Anwendungen gelten laut EU AI Act als Hochrisiko-KI in der pharmazeutischen Industrie?
Hochrisiko-KI umfasst Systeme, die direkten Einfluss auf Patienten haben, z. B. zur medizinischen Diagnose, Dosisanpassung, in klinischen Studien oder automatisierten Freigabeprozessen. Diese Systeme erfordern eine Konformitätsbewertung und müssen registriert werden.
- Ab wann wird eine generative KI wie ChatGPT als Hochrisiko eingestuft?
Sobald generative KI automatisiert in Prozesse mit Patienteneinfluss oder regulatorischer Relevanz eingebettet wird (z. B. in Zulassungsdokumentationen oder Freigaben), fällt sie in die Hochrisiko-Kategorie – auch wenn die Technologie an sich als General Purpose AI gilt.
- Welche Kennzeichnungspflichten bestehen für KI-generierte Inhalte?
Inhalte, die vollständig von KI generiert wurden, insbesondere Bilder und Videos, müssen klar mit „KI-generiert“ oder „AI generated“ gekennzeichnet werden. Bei Texten besteht aktuell keine gesetzliche Pflicht, solange eine redaktionelle Prüfung durch den Menschen erfolgt.
- Muss jedes Unternehmen einen KI-Beauftragten benennen?
Noch ist es nicht gesetzlich verpflichtend, wird aber empfohlen. Der KI-Beauftragte überwacht die Einhaltung regulatorischer Vorgaben, koordiniert Schulungen und dokumentiert Risiken und Anwendungen.
- Wie kann man die Nutzung von KI im Unternehmen dokumentieren?
Empfohlen wird die Erstellung eines internen KI-Registers oder einer Geräteliste: Welche Tools werden genutzt? Von wem? Für welchen Zweck? Dazu gehört eine Risikobewertung pro Anwendung.
- Was gilt für die Nutzung von KI in der Schweiz?
Die Schweiz ist nicht Teil der EU, jedoch wird empfohlen, sich an der EU-Verordnung zu orientieren – vor allem bei Zusammenarbeit mit europäischen Partnern. Schweizer KI-Systeme sollten ebenfalls datenschutzkonform sein.
- Welche Rolle spielt der Mensch bei der Nutzung von KI?
Der Mensch bleibt zentral. Solange er Inhalte prüft und Entscheidungen verantwortet, gilt das Risiko als begrenzt. Vollautomatisierte Entscheidungen erfordern dagegen umfangreiche Prüfungen und Validierungen.
- Wann ist eine Validierung von KI-Systemen in der Pharma zwingend notwendig?
Wenn die KI Teil eines automatisierten Prozesses ist, der regulatorischen oder patientenbezogenen Einfluss hat. Dann sind Validierung, Audit Trail und ggf. Konformitätsbewertung notwendig.
- Was ist bei der Nutzung von Tools wie Microsoft Copilot oder DeepL zu beachten?
Diese Tools enthalten oft versteckte KI-Funktionen. Die Datenverarbeitung (z. B. Cloud oder lokal) muss mit der IT abgestimmt werden, um Datenschutzrisiken zu vermeiden. Auch sie sollten ins KI-Register aufgenommen werden.
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KI in aller Munde – auch bei uns.
Künstliche Intelligenz verändert die pharmazeutische Industrie – und ist deshalb ein zentrales Fokusthema auf unserer GMP-Konferenz im November. Freuen Sie sich auf spannende Vorträge, praxisnahe Einblicke und fundierte Diskussionen rund um den Einsatz von KI in regulierten Bereichen.
