AI+ Pharma™

Preis
Netto: 397,00 €
MwSt.: 75,43 €

Dauer
1 Tag

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Standort

Kurssprache
Deutsch / Englisch

Trainingslösung
WalkIn^®

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Moderne Arzneimittelentwicklung erhält mit KI neue Dynamik. Präzise Datenanalysen, automatisierte Workflows und smarte Modelle schaffen Raum für schnellere Entscheidungen und innovative Forschungswege. Dieser Text führt in eine zukunftsgerichtete Praxis, die Effizienz, Qualität und wissenschaftliche Tiefe verbindet.

Zentrale Themen

KI-gestützte Analyse pharmazeutischer Daten.
Automatisierung präklinischer und klinischer Prozesse.
Wirkstoffforschung mit generativen Modellen.
Qualitäts- und Risikobewertung durch Predictive Analytics.
Einsatz moderner AI-Tools für regulatorische Dokumentation.

Voraussetzung
Grundverständnis pharmazeutischer Abläufe sowie Interesse an datenorientierten Methoden.

Zielgruppe
Fachkräfte aus Forschung, Produktion, Qualitätssicherung, Regulatory und verwandten Bereichen, die KI sinnvoll integrieren möchten.

Mit einer Kombination aus technologischem Fortschritt und klaren Prozessen entsteht ein Fundament für innovationsstarke Pharmaarbeit. KI eröffnet nachhaltige Wege, um Forschung und Entwicklung sicher, schnell und effizient weiterzubringen.

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Kursinhalte

Grundlagen der KI für die Pharmaindustrie

Grundlagen der KI und des maschinellen Lernens
KI-Algorithmen und -Modelle
Anwendungsfall: Vorhersagemodelle für unerwünschte Arzneimittelwirkungen und Wechselwirkungen zwischen Arzneimitteln unter Verwendung historischer Patientendaten.
Praktische Übung: Erstellen von Vorhersagemodellen mit einem No-Code-Tool (Teachable Machine).

KI in der Arzneimittelforschung und -entwicklung

KI im molekularen Wirkstoffdesign
KI in der Umwidmung von Arzneimitteln
Anwendungsfall: Erfolge bei der KI-gestützten Umwidmung von Arzneimitteln (COVID-19-Therapeutika).
Praxisbeispiel: Praktisches KI-gestütztes molekulares Design und Umwidmung von Arzneimitteln mit dem Orange Data Mining Tool.
Praxisbeispiel 2: Untersuchung von Zusammenhängen zwischen Krankheiten und Arzneimitteln mit EpiGraphDB.

Optimierung klinischer Studien mit KI

KI-gestützte Patientenrekrutierung
Klinisches Datenmanagement und -monitoring
Anwendungsfall: KI-gestützte Analysen von Pfizer zur Optimierung klinischer Studien.
Praxisbeispiel: Implementierung klinischer Datenanalysen mithilfe no-code-Plattformen (KNIME).

Präzisionsmedizin und Genomik

Personalisierte Behandlungsstrategien
Entdeckung von Biomarkern
Fallstudie: KI-gestützte Entdeckung und Validierung von Biomarkern in der Krebsbehandlung.
Praktischer Ansatz: Praktische Genomanalyse – Erforschung der KI-gestützten Genominformationen mithilfe von CBioPortal.

Regulatorische und ethische KI in der Pharmabranche

Ethische Überlegungen und KI-Governance
KI-Compliance und regulatorische Rahmenbedingungen
Fallstudie: Analyse ethischer und regulatorischer Herausforderungen bei großen KI-gesteuerten Pharmainitiativen.
Praxisorientiert: Entwicklung von KI-Governance-Strategien auf der Grundlage ethischer Rahmenbedingungen.
Praxisorientiert: Literaturrecherche mit LitVar 2.0

Implementierung von KI in Pharma-Projekten

KI-Projektmanagement
Bewertung von KI-Tools und ROI
Praxisorientiert: Praktisches KI-Projektmanagement mit Airtable für Nachverfolgung, Zusammenarbeit und Verwaltung.

Zukunftstrends und Nachhaltigkeit in der Pharma-KI

Aufkommende KI-Technologien in der Pharmaindustrie
KI für eine nachhaltige Gesundheitsversorgung
Fallstudie: Analyse von Nachhaltigkeitsinitiativen, die von KI in führenden Unternehmen der Pharmaindustrie vorangetrieben werden.
Praxisorientiert: Szenarioplanung und prädiktive Analysen mithilfe von Dashboards für zukunftsorientierte Entscheidungen.

Capstone-Projekt

Capstone-Projekt 1: Vorhersagemodelle für unerwünschte Arzneimittelwirkungen bei Polypharmazie.
Capstone-Projekt 2: KI-gestützte Rekrutierung und Bindung von Teilnehmern für klinische Studien.
Capstone-Projekt 3: KI-gestütztes Wirkstoffdesign für seltene Krankheiten.
Bewertungsschema für Capstone-Projekte.

Häufig gestellte Fragen

Was ist AI+ Pharma™?

Ein spezialisierter Kurs für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der pharmazeutischen Forschung, Entwicklung und klinischen Anwendung.

Welche Vorkenntnisse sind für AI+ Pharma™ nötig?

Grundkenntnisse in Pharma, Biowissenschaften oder IT sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich. Der Einstieg ist verständlich aufgebaut.

Welche digitalen Werkzeuge stehen im Mittelpunkt von AI+ Pharma™?

Genutzt werden Tools wie KNIME, CBioPortal, Orange und Teachable Machine – speziell ausgewählt für datengetriebene Prozesse in Forschung, Diagnostik und Entwicklung.

Für welche Berufsgruppen ist AI+ Pharma™ geeignet?

Gedacht für Fachkräfte aus Pharmazie, Biotech, Forschung, IT, Datenanalyse, klinischen Studien oder regulatorischen Bereichen.

Welchen Nutzen bringt AI+ Pharma™ im Berufsalltag?

Verbessert das Verständnis für digitale Prozesse, ermöglicht datenbasierte Entscheidungen und steigert die Effizienz in Forschung und Entwicklung.

Ist AI+ Pharma™ auch für Einsteiger geeignet?

Der Kurs eignet sich auch für KI-Neulinge mit pharmazeutischem Hintergrund, da er systematisch und verständlich aufgebaut ist.

Gibt es ein Zertifikat für AI+ Pharma™?

Nach erfolgreichem Abschluss wird ein anerkanntes Zertifikat ausgestellt – ideal für berufliche Qualifikation und Karriereentwicklung.

Warum lohnt sich AI+ Pharma™ gerade jetzt?

Pharma und Biowissenschaften stehen vor einem digitalen Wandel. Der Kurs vermittelt das nötige Wissen, um diese Entwicklung aktiv mitzugestalten.

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Häufig gestellte Fragen