01 Integration von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen Die Integration von KI und ML in Biosimulationsplattformen hat das Gesundheitswesen und die pharmazeutische Industrie grundlegend verändert. Diese fortschrittlichen KI/ML-Algorithmen ermöglichen die Erstellung hochpräziser Vorhersagemodelle und Simulationen und damit eine umfassendere Analyse großer, komplexer biologischer und klinischer Datensätze.Dadurch können Gesundheitsdienstleister präzisere Prognosen über den Krankheitsverlauf von Patienten erstellen und personalisierte Behandlungspläne entwickeln. In der Arzneimittelforschung und -entwicklung optimieren KI und ML Prozesse, reduzieren die Zeit und Kosten für die Markteinführung neuer Therapien und verbessern die Gesamtwirksamkeit der Behandlung. Beispielsweise enthielten im Jahr 2021 über 100 bei der FDA eingereichte Anträge auf Zulassung von Arzneimitteln und Biologika KI/ML-Komponenten. Diese Anträge deckten ein breites Spektrum an Therapiegebieten ab, wobei die Sponsoren KI/ML in verschiedenen Phasen der Arzneimittelentwicklung integrierten. Dies verdeutlicht die wachsende Bedeutung dieser Technologien im pharmazeutischen Sektor.
Mai 2026:Certara hat seine Biosimulationsplattform um neue KI-gestützte Modellierungs- und Simulationsfunktionen erweitert, die eine schnellere Arzneimittelentwicklung, ein verbessertes Design klinischer Studien und eine optimierte Unterstützung regulatorischer Entscheidungen ermöglichen.
März 2026:Simulations Plus hat eine verbesserte Version seiner pharmazeutischen Biosimulationssoftware auf den Markt gebracht, die eine verbesserte physiologisch basierte pharmakokinetische (PBPK) Modellierung und prädiktive Analysen für die Arzneimittelentwicklung bietet.
Oktober 2025:Dassault Systèmes hat seine MEDIDATA-Biosimulationsfähigkeiten durch die Integration fortschrittlicher virtueller Patientenmodellierung und KI-gestützter Simulationstools erweitert, um die klinische Forschung zu beschleunigen.
Juni 2025:Certara hat neue Biosimulations-Workflows eingeführt, die maschinelles Lernen mit modellbasierter Arzneimittelentwicklung integrieren, um die Dosisoptimierung und die Effizienz klinischer Studien zu verbessern.