Anwendungsfälle von Agentic AI für die Pharma- und Biowissenschaftsbranche

Wichtigste Erkenntnisse:

✔ Wieagentenbasierte und generative KIdie Pharmabranche verändern!

✔ Erörtern Sie die Architektur und das Framework derTop 3 Anwendungsfälle von Agentic AI in der Pharmabranche: Agent zur Identifizierung seltener Krankheiten und zur Vertriebskartierung, Agent zur Personalisierung der Patientenversorgung und Agent zur Anomalieerkennung.

✔ Voraussetzungen für den Einstieg inAgentic AI für die Pharmabranche

Können es sich Pharmaunternehmen leisten, das Problem der Datenflut zu ignorieren?

Von der Herstellung von Medikamenten im 3D-Druckverfahren bis hin zur Entwicklung von Medikamenten mithilfe generativer KI hat die Pharma- und Life-Sciences-Branche einen langen Weg zurückgelegt.

Schätzungen zufolge werden bis 2025 weltweit über 180 Zettabyte an Daten generiert, wobei das Gesundheitswesen mehr als ein Drittel dazu beitragen wird. Der Fokus hat sich von der Diskussion um Big Data in der Pharmabranche hin zur Entwicklung von KI-Anwendungen verlagert, die wichtiger denn je ist, da das Potenzial nun unbegrenzt ist – insbesondere bei der Erforschung von Anwendungsfällen für handlungsfähige KI in der pharmazeutischen Industrie, von der Wirkstoffforschung bis zur Patienteneinbindung.

Man erwartete, dass generative KI allein einen jährlichen Wert von 60 bis 110 Milliarden US-Dollar entlang der pharmazeutischen Wertschöpfungskette generieren würde. Stellen Sie sich nun vor, welchen Wert die Kombination aus Agenten, generativer KI und statistischen Modellierungstechniken bringen kann!

Welche Voraussetzungen müssen erfüllt sein, um mit Agentic AI in der Pharmabranche zu beginnen?

Bevor pharmazeutische Organisationen Anwendungsfälle für agentenbasierte KI in der Pharmabranche untersuchen können, müssen sie drei entscheidende Grundlagen schaffen:

1. Datenqualität – Ist Ihre Dateninfrastruktur bereit für agentenbasierte KI?

Obwohl die Bedeutung guter Daten schon immer im Vordergrund stand, ist es jetzt höchste Zeit, den Fokus verstärkt auf Datendarstellung und -speicherung zu richten.Cloud-Infrastrukturist nicht nur wünschenswert, sondern unerlässlich, und es gilt, noch einen Schritt weiterzugehen und das richtige Speicherformat wieSeehaus, Ein Seeusw. auszuwählen.

Lass dich von den Zahlen etwas mehr beeinflussen.

Künstliche Intelligenz in der Pharmabranche könnte der Pharma- und Medizinprodukteindustrie einen wirtschaftlichen Wert von 60 bis 110 Milliarden US-Dollar pro Jahr generieren, was sich in den Auswirkungen auf Produktivität, Kosten und Umsatz widerspiegelt!

Eine moderne Datenarchitektur für agentenbasierte KI erfordert:

• Cloud-native Speicherlösungenwie Databricks Lakehouse oder Microsofts OneLake ermöglichen den Echtzeit-Datenzugriff über isolierte Systeme hinweg.
• Einheitliche Datenmodelle, die klinische Studien, Fertigungssensoren, Verkaufsdaten und Patientenergebnisse miteinander verbinden
• API-First-Infrastruktur, die es agentengesteuerten KI-Systemen ermöglicht, mehrere Datenquellen autonom abzufragen

2. Integration mit Tools – Warum ist das für agentenbasierte KI-Anwendungsfälle in der Pharmabranche wichtig?

Nehmen wir beispielsweise eine datenbezogene Frage zu Jahresumsätzen. Anstatt dass dasselbe Modell jede Aufgabe von der Datenabfrage über die Ergebnisformatierung bis hin zur Antwortgenerierung ausführt, bietet Ihnen Agentic AI folgende Möglichkeiten:

• Ein spezialisierter SQL-Agent fragt strukturierte Vertriebsdatenbanken mithilfe quellspezifischer Syntax ab.
• Ein LLM-gestützter Agent für natürliche Sprache interpretiert Arztnotizen und Verschreibungsmuster aus unstrukturierten CRM-Daten.
• Ein regelbasierter Berechnungsagent wendet regionale Preisanpassungen und Formelbeschränkungen an.
• Ein Orchestrator-Agent synthetisiert Ergebnisse und generiert Erkenntnisse in natürlicher Sprache.

3. Veränderungsmanagement und Governance – Was sollten Führungskräfte in der Pharmabranche erwarten?

Agentenbasierte KI in der Pharmaindustrieist nicht statisch; sie muss regelmäßig überwacht werden, um die Ergebnisse im Zuge sich ändernder Bedingungen zu validieren. Dies erfordert nicht nur einen hohen technischen Zeit- und Arbeitsaufwand, sondern auch umfangreiche Schulungen und Zeit für die Veränderungsbewältigung. Es ist wichtig, Führungskräfte und Anwender über Modelldrift, Latenz und andere Herausforderungen/Vorteile von KI-Agenten aufzuklären.

Agentic AI für Pharma und Life Sciences: Die 3 wichtigsten Anwendungsfälle

Es gibt zahlreiche möglicheAnwendungsfälle für agentenbasierte KI in den Biowissenschaften, insbesondere in derPharmaindustrie– von der Wirkstoffforschung über klinische Studien, Produktion, Vertrieb und Marketing bis hin zur Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen. Diese intelligenten Systeme verändern grundlegend, wie Unternehmen der Biowissenschaften Innovationen vorantreiben, arbeiten und skalieren.

Um das Ganze aber besser zu verstehen, sprechen wir über drei davon.

Anwendungsfall 1: Agent für die Identifizierung seltener Krankheiten und zur Umsatzsteigerung!

Nicht jeder Arzt ist Dr. House. Es wird praktisch unmöglich sein, seltene Krankheiten anhand der Patiententestdaten zu identifizieren.

Was wäre, wenn ein KI-System seltene Krankheitsmuster in Echtzeit erkennen und Patienten automatisch mit dem richtigen Arzt verbinden könnte?

Nehmen wir das Beispiel von Dr. Daniel und seiner Patientin Erika, die an der seltenen Krankheit ABC leidet. Wir versuchen, ihre Lebensqualität zu verbessern, indem wir die Muster in den Testergebnissen frühzeitig erkennen und Dr. Daniel auf die richtige Behandlungsmethode aufmerksam machen.

• Der Patient Identification Agentanalysiert die Testdatenbank der Patienten, um Muster anhand der Anzahl, Art und Häufigkeit der Tests zu erkennen.


• Der Mustererkennungsagentvergleicht bereits vorhandene Patientendaten mit den identifizierten Mustern. Beispiel: Erika wird als Patientin mit dem Buchstaben „ABC“ erkannt, und der Arzt wird als Dr. Daniel identifiziert.


• Der Rep Mapping Agentprüft anhand von Fachwissen, Standort und anderen (wie definierten) Parametern, ob ein Vertreter für Dr. Daniel verfügbar ist.


• Der Planungsbeauftragtenutzt Dr. Daniels bisherige Kommunikationshistorie, da er weiß, dass er Wert auf klare, datenorientierte Gespräche legt und daran interessiert ist, den Fortschritt des Patienten zu verfolgen – und schlägt eine Kommunikationsstrategie vor.


• Der Terminplanungsagentprüft die vorgeschlagene Kommunikationsstrategie und erstellt den Zeitplan für E-Mails/Chats/Anrufe/Treffen.


• Der Activity-Tracking-Agentstellt sicher, dass alle Systeme/Kommunikationen mit dem Zeitplan synchronisiert sind und bietet einen vollständigen Überblick über jede Interaktion.

Mit einem Orchestrator-Agenten, der alle Sub-Agenten verwaltet, können Sie nicht nur die nachfolgenden Aktivitäten mit Ihrem Vertriebsteam planen und Nachfassaktionen verfolgen, sondern auch die besten Agenten-Analyseplattformen für Pharma-Vertriebsanalysen nutzen, um intelligentere Echtzeitentscheidungen im gesamten Vertriebsbereich zu treffen.

Anwendungsfall 2: Verbesserung der Patientenversorgung durch gezielte Medikamente

Wearables liefern uns heute Gesundheitsdaten, die die Patientenversorgung wie nie zuvor verbessern können. Das unten dargestellte Beispiel eines Agentic Frameworks für die Patientenversorgung repräsentiert einen zukunftsweisenden Ansatz für personalisierte Gesundheitsversorgung, der verschiedene Datenströme über eine Echtzeit-Plattform integriert.

Im Kern nutzt das Framework drei wichtige KI-Komponenten:Predictive Analytics AI für die Behandlungsprognose, Generative KI-Modellefür die Behandlungsplanung und Autonomous Agents für die kontinuierliche Überwachung und Echtzeitanalyse.

Dieser spezialisierte Agent kann:

• Auffällige Verschreibungsmuster, die auf Medikationsfehler hindeuten könnten, kennzeichnen.
• Potenzielle unerwünschte Arzneimittelwirkungen erkennen, bevor sie schwerwiegend werden
• Identifizieren Sie unerwartete therapeutische Reaktionen, die möglicherweise eine Dosisanpassung erforderlich machen.

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Anwendungsfall 3: Agent zur Anomalieerkennung

Ein weiterer Agententyp, an dem wir arbeiten, ist derAnomalieerkennungsagent.Dieser überwacht Produktionsprozesse in Echtzeit und identifiziert potenzielle Probleme, bevor sie zu Geräteausfällen oder Qualitätsproblemen führen. Er erfasst Daten von einem Netzwerk von IoT-Sensoren in der gesamten Produktionshalle und überwacht Variablen wie:

• Schwingungsmuster der Geräte
• Temperaturschwankungen
• Stromverbrauch
• Produktionsgeschwindigkeit
• Qualitätskennzahlen
• Akustische Signaturen

Der Agent verarbeitet die Daten vor, um Signale zu filtern und zu überwachen. Mithilfe verschiedener Erkennungsmethoden, darunter statistische Analysen, Modelle des maschinellen Lernens und Mustererkennungsalgorithmen, identifiziert er drei Arten von Anomalien:Punktanomalien, Kontextanomalien und kollektive Anomalien.

Das intelligente Entscheidungssystem kann die Ursachenanalyse durchführen, umpriorisierte Warnmeldungen auszugeben und automatisierte Reaktionsprotokolle zu generieren.

Dieses Modell unterstreicht auch die Notwendigkeit einer kontinuierlichen Überwachung und von Rückkopplungsschleifen, um Modellabweichungen und Genauigkeit in regelmäßigen Abständen zu überprüfen und gleichzeitig die Einhaltung des Industriestandards zu gewährleisten.

Vergiss die Angst, etwas zu verpassen: Leg einfach los mit KI!

Die Zeiten, in denen man noch darüber nachdachte, ob man KI braucht oder nicht, sind längst vorbei.

Du musst damit anfangen. Sofort.

Falls Sie auf Ihrem Weg zum Einstieg indie Anwendungsfälle von Agentic AI für die pharmazeutische Industrieirgendwo nicht weiterkommen, keine Sorge, wir helfen Ihnen gerne!

Unsere Pharma- und Technologieexperten unterstützen Sie dabei, Ihre Agentic-KI-Einführung schneller umzusetzen.Schreiben Sie uns einfach eine Nachricht, und wir melden uns bei IhnenDie

Häufig gestellte Fragen zu KI in der Pharmaindustrie