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Klinische Studien von Medikamenten, die mit Hilfe von KI entwickelt wurden, könnten bereits in diesem Jahr beginnen

Dies berichtete der CEO von Google Deep Mind, Demis Hassabis. Wenn alles nach Plan verläuft, wird die künstliche Intelligenz einen neuen Meilenstein in der Entwicklung neuer Medikamente setzen und Pharmaunternehmen helfen, Dutzende Milliarden Dollar zu sparen, indem sie die Entwicklung und Erprobung neuer Medikamente beschleunigt.

Derzeit kann die Entwicklung eines neuen Medikaments mehrere Milliarden Dollar kosten, und klinische Studien können sich über Jahre, wenn nicht Jahrzehnte erstrecken. Dabei bestehen nur zehn Prozent der Medikamente erfolgreich die Tests an Menschen und gelangen auf den Markt.

Darüber hinaus soll die KI die Entwicklung der personalisierten Medizin fördern, indem sie lernt, den besten Medikamententyp unter Berücksichtigung der individuellen Merkmale des Körpers auszuwählen.

Dafür ist es nicht einmal erforderlich, die Maschine mit einer riesigen Menge an persönlichen Patientendaten zu trainieren: Neuronale Netze haben gelernt, synthetische Daten selbst zu generieren und so die Lücken in der Krankengeschichte zu füllen.

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Klinische Studien von Medikamenten, die mit Hilfe von KI entwickelt wurden, könnten bereits in diesem Jahr beginnen

Dies berichtete der CEO von Google Deep Mind, Demis Hassabis. Wenn alles nach Plan verläuft, wird die künstliche Intelligenz einen neuen Meilenstein in der Entwicklung neuer Medikamente setzen und Pharmaunternehmen helfen, Dutzende Milliarden Dollar zu sparen, indem sie die Entwicklung und Erprobung neuer Medikamente beschleunigt.

Derzeit kann die Entwicklung eines neuen Medikaments mehrere Milliarden Dollar kosten, und klinische Studien können sich über Jahre, wenn nicht Jahrzehnte erstrecken. Dabei bestehen nur zehn Prozent der Medikamente erfolgreich die Tests an Menschen und gelangen auf den Markt.

Darüber hinaus soll die KI die Entwicklung der personalisierten Medizin fördern, indem sie lernt, den besten Medikamententyp unter Berücksichtigung der individuellen Merkmale des Körpers auszuwählen.

Dafür ist es nicht einmal erforderlich, die Maschine mit einer riesigen Menge an persönlichen Patientendaten zu trainieren: Neuronale Netze haben gelernt, synthetische Daten selbst zu generieren und so die Lücken in der Krankengeschichte zu füllen.

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