AI+ Pharma Practitioner™

KI verändert die pharmazeutische Forschung grundlegend. Präzise Datenanalysen, automatisierte Abläufe und generative Modelle eröffnen neue Möglichkeiten für Wirkstoffdesign, klinische Studien und regulatoräre Dokumentation – zuverlässig und effizient.

Zentrale Themen

Pharmazeutische Daten mit KI analysieren und nutzen.
Präklinische und klinische Prozesse automatisieren.
Generative Modelle in der Wirkstoffforschung einsetzen.
Qualitäts- und Risikobewertung durch Predictive Analytics steuern.
Regulatoräre Dokumentation mit modernen KI-Tools optimieren.

Voraussetzung
Wer grundlegende Kenntnisse pharmazeutischer Prozesse mitbringt und Interesse an datengetriebenen Methoden hat, kann direkt einsteigen.

Zielgruppe
Beschäftigte in Forschung, Produktion, Qualitätssicherung, Regulatory Affairs und verwandten Bereichen, die KI gezielt in ihre Praxis integrieren wollen.

Technologischer Fortschritt und strukturierte Prozesse bilden die Basis für innovative Pharmaarbeit. KI schafft nachhaltige Wege, Forschung und Entwicklung schnell, sicher und zukunftsfähig voranzutreiben.

Kursinhalte

KI-Grundlagen für die Pharmaindustrie

Einführung in KI und maschinelles Lernen
KI-Algorithmen und Modelltypen im Überblick
Anwendungsfall: Vorhersagemodelle für unerwünschte Arzneimittelwirkungen und Wechselwirkungen anhand historischer Patientendaten.
Praxisübung: Vorhersagemodelle mit einem No-Code-Tool (Teachable Machine) erstellen.

KI in der Arzneimittelforschung und Wirkstoffentwicklung

KI im molekularen Wirkstoffdesign
KI bei der Umwidmung von Arzneimitteln
Anwendungsfall: KI-gestützte Umwidmung von Arzneimitteln – Erfolge bei COVID-19-Therapeutika.
Praxisbeispiel: Molekulares Design und Arzneimittel-Umwidmung mit dem Orange Data Mining Tool.
Praxisbeispiel 2: Zusammenhänge zwischen Krankheiten und Arzneimitteln mit EpiGraphDB untersuchen.

Klinische Studien mit KI optimieren

KI-gestützte Patientenrekrutierung
Klinisches Datenmanagement und -monitoring
Anwendungsfall: KI-gestützte Analysen von Pfizer zur Optimierung klinischer Studien.
Praxisbeispiel: Klinische Datenanalysen mit No-Code-Plattformen (KNIME) umsetzen.

Präzisionsmedizin und KI-gestützte Genomik

Personalisierte Behandlungsstrategien
Entdeckung und Validierung von Biomarkern
Fallstudie: KI-gestützte Biomarker-Entdeckung in der Krebsbehandlung.
Praxisübung: Genomanalyse mit KI-gestützten Genominformationen mithilfe von CBioPortal.

Ethik, Regulatorik und KI-Governance in der Pharmabranche

Ethische Überlegungen und KI-Governance-Rahmen
KI-Compliance und regulatorische Anforderungen
Fallstudie: Ethische und regulatorische Herausforderungen bei großen KI-gesteuerten Pharmainitiativen.
Praxisorientiert: KI-Governance-Strategien auf Basis ethischer Rahmenwerke entwickeln.
Praxisorientiert: Literaturrecherche mit LitVar 2.0

KI-Implementierung in pharmazeutischen Projekten

KI-Projektmanagement strukturieren
KI-Tools bewerten und ROI einschätzen
Praxisorientiert: KI-Projekte mit Airtable nachverfolgen, koordinieren und verwalten.

Zukunft der Pharma-KI: Trends und nachhaltige Entwicklung

Aufkommende KI-Technologien in der Pharmabranche
KI für nachhaltige Gesundheitsversorgung
Fallstudie: Nachhaltigkeitsinitiativen durch KI in führenden Pharmaunternehmen.
Praxisorientiert: Szenarioplanung und prädiktive Analysen mit Dashboards für zukunftsgerichtete Entscheidungen.

Abschlussprojekte

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

Jetzt kostenlos beraten lassen

Unsere Fördermaßnahmen gelten ausschließlich für Teilnehmende mit Wohn- oder Arbeitssitz in Deutschland.
Eine Förderung außerhalb Deutschlands ist nicht möglich.

Für Berufseinsteiger, Arbeitsuchende, Quereinsteiger, Startups, Berufserfahrene, Aufsteiger, Spezialisten …