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Künstliche Intelligenz und Machine Learning Wenn der Algorithmus die Produktion steuert

| Autor/ Redakteur: Subhro Mallik,* / Anke Geipel-Kern

Welches Potenzial künstliche Intelligenz und Machine Learning für die Pharmabranche birgt – Mit künstlicher Intelligenz kann die Pharmaindustrie die Datenflut aus Produktion und Lieferkette nutzen, erklärt Autor Subhro Mallik in seinem Kommentar. Warum die Branche vor einem Paradigmenwechsel steht.

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Subhro Mallik ist Senior Vice Präsident & Head of Life Sciences des Beratungsnunternehmens Infosys.
Subhro Mallik ist Senior Vice Präsident & Head of Life Sciences des Beratungsnunternehmens Infosys.
(Bild: Infosys)

Führungskräfte aller Branchen definieren momentan für ihr Unternehmen eine maßgeschneiderte digitale Transformation. Die Pharmabranche zeigte sich bisher zurückhaltend, erkennt aber langsam die Potenziale von neuen Technologien in verschiedenen Bereichen – von der klinischen Prüfung bis zur Produktion.

Es ist bereits bekannt, dass die künstliche Intelligenz (KI) den Prozess der Arzneimittelforschung beschleunigt und verbessert. Denn mithilfe von KI lassen sich große Mengen wissenschaftlicher Daten im Zusammenhang mit Forschung und Entwicklung durchsuchen, analysieren und verstehen. KI birgt aber auch Potenzial in Lieferketten und für die Arzneimittelherstellung.

KI in der Arzneimittelherstellung

Die Pharmabranche generiert große Mengen an komplexen Daten, die in der Regel mit der Forschung und Entwicklung neuer Medikamente, Maschinen und dem Risikomanagement zusammenhängen – Tendenz steigend. Darüber hinaus können die Forschung und Entwicklung neuer Arzneimittel zeitaufwändig und teuer sein, teilweise mit unsicherem Ausgang.

Big Data und KI vereinfachen das Streaming und die effektive Nutzung der Daten. Das gigantische Datenvolumen, mit dem sich diese Unternehmen auseinandersetzen müssen, wird in Zukunft noch zunehmen. KI-Systeme analysieren die Daten und unterstützen dabei, den gesamten Prozess der Arzneimittelentwicklung zu rationalisieren. Dies spart Zeit und Kosten und reduziert gleichzeitig die Auswirkungen auf die Umwelt.

Pharmazeutische Anlagen arbeiten in der Regel mit festen Parametern, um die Standardqualität und -spezifikationen sicherzustellen. Diese komplexen Prozesse werden mit KI-basierten Technologien vereinfacht. Pharmahersteller benötigen geeignete Technologien, um sicherzustellen, dass Produkte, die den Patienten erreichen, sicher sind. Gleichzeitig muss gewährleistet sein, dass die Medikamente immer über die gleiche Qualität und Wirkung verfügen sowie effizient herzustellen sind.

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Algorithmen, die Inkonsistenzen erkennen und Fertigungspraktiken berücksichtigen können, sind von entscheidender Bedeutung. Die an der Herstellung beteiligten Prozesse wie Granulationen, Verdichtung, Mischung und Synthese lassen sich in Echtzeit optimierten, um eine Standardqualität zu erzielen. Machine Learning Algorithmen kontrollieren und sammeln kontinuierlich Daten, die für fundierte Entscheidungen in Echtzeit genutzt werden können. Dies hat das Potenzial, die Pharmaproduktionsprozesse vollständig zu revolutionieren. Das ist jedoch gleichzeitig ein Paradigmenwechsel des gesamten Prozesses.

Ein klares Verständnis der Logik und Muster, die Vorhersage von Änderungen und die Anpassung des Prozesses zur Vermeidung von Produktfehlern trägt dazu bei, Redundanzen zu minimieren, Konsistenz zu gewährleisten und Ergebnisse zu verbessern. KI-fähige Prozesse halten die Compliance durch kontinuierliche Überwachung, Tracking der laufenden Prozesse und Auswertung der erzeugten Daten ein und vermeiden so Ausfälle.

Die Pharmaproduktion erfordert strenge Qualitätskontrollnormen und ist ein zeit- und kostenintensiver Prozess. Pharma-Führungskräfte stehen bei der Herstellung vor zwei großen Herausforderungen:

  • Maschinenausfall, Unfälle und andere unerwünschte Ereignisse, die die Qualität des Produkts beeinträchtigen
  • technische Unfähigkeit, eine kontinuierliche Fertigung zu betreiben – dies wirkt sich direkt auf den ROI aus

Pharmaunternehmen können diese Herausforderungen durch maßgeschneiderte, spezifische Sensoren auf KI-Basis angehen. Diese Sensoren kommunizieren die Leistung der Maschine (Anzahl der Zyklen, Temperatur usw.) an ein Computersystem in der Anlage. Das System vergleicht diese Daten mit dem digitalen Format der Maschinenhandbücher – und unterstützt die Führungskräfte in der Fertigung dabei, einen möglichen Maschinenausfalls zu erkennen. Auf diese Weise ist das Unternehmen in der Lage, technische Ausfälle während des Produktfertigungszyklus zu vermeiden und eine kontinuierliche Fertigung voranzutreiben.

KI verbessert die Lieferkette

Die Lieferkette in der Pharmaindustrie ist ein komplexer Mechanismus. Dieser erfordert klar definierte Arbeitsabläufe, eine starke Kommunikation zwischen den Teams und ein kompetentes Informationsmanagement. Es gibt Faktoren wie Saisonalität, Wetter und Luftqualität, die den Verkauf und Konsum von pharmazeutischen Produkten beeinflussen können. KI-Vorhersagemodelle helfen, den Bedarf und die möglichen Probleme in der Lieferkette zu ermitteln, um erhebliche Kosteneinsparungen in Produktion und Logistik zu erzielen. Die Vertriebsteams können die Effizienz verbessern und entsprechende Einrichtungen und Patienten bei Bedarf medizinisch versorgen.

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Das richtige Produkt, der richtige Ort, die richtige Zeit und die richtige Qualität – all dies macht die Lieferkette in der Pharmabranche aus. Die KI unterstützt Pharmaunternehmen dabei, diese Aufgabe besser zu erfüllen. Durch ein KI-basiertes, kollaboratives Framework können Pharmaunternehmen Google-Suchtrends und Informationen von staatlichen Gesundheitsorganisationen wie CDC analysieren, um herauszufinden, welche medizinischen Hilfsmittel Menschen an einem bestimmten Ort suchen. Solche Daten geben Pharmaunternehmen Einblicke in die Nachfrage nach entsprechenden Medikamenten und Impfstoffen auch auf regionaler Ebene –so können sie lokale Apothekenhändler mit der optimalen Liefermenge ausstatten.

Ebenso analysiert die KI im Falle unvorhersehbarer Ereignisse wie Erdbeben, Feuer oder Streiks mithilfe von Social Media, Wetterinformationen und anderen neuen Berichten zur Analyse. Sie unterstützt den Anwender dabei, eine intelligente Lieferkette aufzubauen, indem sie etwa eine Lieferung umleitet, damit sie Ärzte und Patienten rechtzeitig erreicht.

Chatbots sind eine weitere KI-basierte Technologie, die sich ihren Weg ins Gesundheitswesen bahnen. Sie verbessern nicht nur die Patientenversorgung, sondern vernetzen auch Pharmaunternehmen mit alternativen Anbietern und innovativen Dienstleistungen. Chatbots können darüber hinaus eine effektive Lösung zur Rationalisierung der Lieferkette sein. Von der Bestellung über die Zahlung bis hin zur Verfolgung tragen Bots dazu bei, die Abläufe in der Lieferkette zu vereinfachen. Durch die einfachere Datenabfrage und die effiziente Interaktion mit Enterprise Resource Planning (ERP)-Systemen sind Chatbots entscheidend für die digitale Transformation in der Branche.

KI steigert den Markenwert

Technologie verändert nicht nur die Entwicklung der Pharmaindustrie, sondern bietet auch den Pharmaunternehmen innovative Wege zur Steigerung des Markenwerts. Pharmaunternehmen, die Spitzentechnologien nutzen, sind führend in der Branche. Die KI trägt entscheidend dazu bei, Pharmaunternehmen an die Spitze der digitalen Transformation und des Wachstums zu bringen – dabei spielen auch neue Technologien wie Blockchain, Digital Twins, 3D-Biodruck und Internet of Medical Things (IoMT) eine große Rolle. Da sich die KI weiter verbessert, kann sie die Herstellung und Lieferung von Medikamenten revolutionieren. Sie dringt allmählich in die Lieferkette vor und trägt dazu bei, die Fertigung und Lieferung durch Expansion über große Datenmengen hinaus zu verbessern. Ein effizienter Herstellungsprozess und eine dynamische Lieferkette sind heute entscheidend für Pharmaunternehmen, um in einer globalen Industrie erfolgreich zu sein.

* * Der (Fremd)-Autor ist SVP & Head of Life Sciences bei Infosys

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