Das französische Start-up Yseop ist eine Partnerschaft mit Amazon Web Services (AWS) eingegangen, um Pharmaunternehmen mithilfe generativer KI bei klinischen Studien und der Arzneimittelzulassung zu unterstützen.
Im Durchschnitt dauert es ein Jahrzehnt, bis ein neues Medikament auf den Markt kommt.
Nun versucht das französische Start-up Yseop, den Prozess mithilfe generativer künstlicher Intelligenz (GenAI) zu beschleunigen.
Bei klinischen Studien fallen häufig enorme Datenmengen an. Die Aufgabe medizinischer Autoren besteht darin, die Protokolle und Abschlussberichte für klinische Studien zu erstellen.
„Sie müssen berichten, wie die klinische Studie verlaufen ist, wer die Teilnehmer sind, die Einzelheiten zu den Teilnehmern und sie müssen Einzelheiten zur Herstellung, zur Stabilität der Herstellung und zur Qualität (der Studie und des Medikaments) angeben“, sagte Emmanuel Walckenaer, CEO von Yseop, gegenüber Euronews Heath und fügte hinzu, dass es etwa 30 Berichtsarten mit einem Umfang von 10 bis 1000 Seiten gebe.
Genauigkeit ist von entscheidender Bedeutung, da die Dokumente an die Gesundheitsbehörden gesendet werden, um die Genehmigung für die Studien und die Marktzulassungen einzuholen.
„Was wir schreiben, darf nicht annähernd stimmen, es muss perfekt sein“, sagte Walckenaer.
Medizinische Autoren könnten GenAI nutzen, um den Schreibprozess zu beschleunigen und die Medikamente schneller auf den Markt zu bringen, behauptet er und fügt hinzu, dass Yseop mit mehreren KI-Modellen von Unternehmen wie Mistral, OpenAI und Anthropic arbeite.
Kunden von Yseop, darunter die Pharmariesen Eli Lilly and Company und Sanofi, haben laut Walckenaer erklärt, dass die Lösung die Effizienz steigert, da der medizinische Autor schneller arbeiten kann.
Er fügte hinzu, dass es einen Mangel an medizinischen Autoren gebe und das Start-up ihnen deshalb dabei helfen wolle, ihre mühsameren Aufgaben, wie etwa das Lesen statistischer Tabellen, zu beschleunigen.
Wie garantiert Yseop Genauigkeit?
Yseop verwendet sowohl Text-to-Text-GenAI als auch Data-to-Text, wenn es um die Verwaltung von Statistiken geht.
„Wir können uns keine Trugschlüsse oder Auslassungen leisten“, sagte Walckenaer und erläuterte, dass das Unternehmen strenge Qualitätskontrollen eingeführt habe, um Fehler zu vermeiden.
„Das zu verarbeitende Datenvolumen verdreifacht sich fast pro Jahr“, sagte er.
Das Unternehmen ist Partner von Amazon Web Services (AWS). um einige der technischen Herausforderungen wie Datenspeicherung und -lokalisierung zu bewältigen.
Um Fehler zu vermeiden, wurde intern von mehreren Personen ein strenger Qualitätsprozess mit Kriterien wie Sprachqualität oder Genauigkeit mit einer Mindestschwelle entwickelt.
Zusätzlich zu diesem Prozess prüft der medizinische Autor die Ausgabe noch einmal und das Pharmaunternehmen verfügt über eine zusätzliche Überprüfungsebene.
„Heute arbeiten wir mit fünf der 15 größten Pharmaunternehmen der Welt zusammen“, sagte Walckenaer und fügte hinzu, dass eines der Ziele des Unternehmens darin bestehe, mittelgroße Kunden anzusprechen.
KI hält langsam Einzug in die Medizin
Yseop steht an der Spitze einer wachsenden Dynamik bei der Implementierung künstlicher Intelligenz im medizinischen Bereich.
Der amerikanische Hardware-Konzern IBM nutzte sein Computersystem Watson für die Medizin. Im vergangenen Jahr wurden seine Vermögenswerte im Bereich Gesundheitsdaten und -analyse übernommen und in ein eigenständiges Unternehmen umgewandelt: Merative.
Das 2020 gegründete, in Israel ansässige KI-Unternehmen QuantHealth sammelte Anfang des Jahres in einer Finanzierungsrunde 17 Millionen US-Dollar (15,7 Millionen Euro) ein, um sein Vorhaben für KI-gesteuerte klinische Studien voranzutreiben.
Große Pharmaunternehmen wie Amgen, Bayer und Novartis setzen ebenfalls darauf, dass KI klinische Studien beschleunigt, indem sie riesige Datenmengen über potenzielle Studienpatienten scannen, wie etwa öffentliche Gesundheitsakten, Verschreibungsdaten, Krankenversicherungsansprüche und ihre internen Daten, so Reuters.
In einigen Fällen könne die Zeit zum Zusammenstellen einer Kohorte um 50 Prozent verkürzt werden, behaupteten die Unternehmen.
„Ich glaube nicht, dass es bereits weit verbreitet ist“, sagte Jeffrey Morgan, Geschäftsführer des Beratungsunternehmens Deloitte, das die Biowissenschaftsbranche berät, gegenüber der Nachrichtenagentur.
„Aber ich denke, wir sind über die Experimentierphase hinaus.“