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Branche — 06

Pharma & Life Sciences

Nachvollziehbarkeit ist mehr wert als Tempo.

der Ergebnisse nennen eine Quelle
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Zeit für Literatursichtung
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In der Pharmabranche muss jedes Ergebnis auf eine Quelle zurückführbar sein. Deshalb sind die Systeme, die wir hier bauen, zuerst eine Beweiskette und erst danach Automatisierung: Kein Text ist verwendbar, solange Sie nicht sagen können, aus welchem Dokument, welcher Version und welchem Datum er stammt.

Kurz gesagt

Wo wird KI in Pharma und Life Sciences eingesetzt?

KI wird in der Pharmabranche an vier Stellen eingesetzt: Literaturscreening mit belegten Zusammenfassungen, Klassifikation von Nebenwirkungsmeldungen, Konsistenzprüfung in Zulassungsdossiers und visuelle Qualitätskontrolle in der Produktion. Für alle vier gilt dieselbe Bedingung: Jeder erzeugte Satz muss tragen, aus welchem Dokument und welcher Version er stammt. Nicht rückverfolgbare Ausgaben lässt Neuros das System nicht passieren.

Was in dieser Branche schwierig ist

Nachvollziehbarkeit ist mehr wert als Tempo.

01

Beweiskette

Nichts, was bei einer Behörde eingereicht wird, darf quellenlos sein; ein Modell, das nicht zitieren kann, hat hier nichts verloren.

02

Validierte Systeme

Im GxP-Bereich erfordert jede Änderung eine Validierung; Continuous Delivery muss um diese Einschränkung herum entworfen werden.

03

Literaturmenge

Es gibt mehr Literatur, als ein Team lesen kann; ungesichtetes Wissen ist ungenutztes Wissen.

Was wir für Sie bauen können

  • 01Sichtung wissenschaftlicher Literatur mit quellengestützter Zusammenfassung
  • 02Pharmakovigilanz: Klassifizierung von Nebenwirkungsmeldungen
  • 03Erstellung und Konsistenzprüfung regulatorischer Dossiers
  • 04Standardisierung und Qualitätsprüfung von Studiendaten
  • 05Ein Wissensassistent für Medical-Affairs-Teams
  • 06Visuelle Qualitätskontrolle und Chargenrückverfolgung in der Produktion

Quellen

  1. 01Regulation (EU) 2024/1689 — Artificial Intelligence ActAvrupa Birliği Resmî Gazetesi · 2024
  2. 02NIST AI 600-1 — Generative AI ProfileNIST · 2024
  3. 03ISO/IEC 42001:2023 — Yapay zekâ yönetim sistemiISO/IEC · 2023

Häufige Fragen

Was oft gefragt wird

Kontakt aufnehmen

Eine solche Ausgabe verlässt das System nie. In von Neuros gebauten Pipelines kann das Modell keine Quelle frei formulieren; es darf nur auf abgerufene Dokumentabschnitte verweisen, und jeder Verweis wird gegen Dokument-ID und Zeichenbereich verifiziert. Ein Satz, der die Prüfung nicht besteht, wird nicht angezeigt, als Fehler protokolliert und als neuer Testfall in den Evaluationsdatensatz aufgenommen.

Die Modellversion wird wie ein Konfigurationselement behandelt: Sie wird fixiert, Änderungen laufen über Change Control, und für jede Version wird der Evaluationsdatensatz erneut ausgeführt und das Ergebnis abgelegt. Neuros wendet ein Modell-Upgrade nie automatisch an; eine neue Version läuft zuerst im Schattenbetrieb gegen die aktuelle, die Differenz wird berichtet, und erst nach Freigabe geht sie live.

Die Abdeckung ist durch die angebundenen Quellen begrenzt — das Modell liest aus den von Ihnen definierten Datenbanken, nicht aus seinem Gedächtnis. Neuros verbindet die Screening-Pipeline mit Ihren lizenzierten Publikationsquellen und dem internen Archiv und versieht jedes Ergebnis mit Datum und Version. Eine nicht gefundene Studie wird nie stillschweigend übergangen; der Abdeckungsbericht nennt Quelle und durchsuchten Zeitraum.

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