AI in Life-Sciences

Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert die Life-Sciences-Branche in Großbritannien und ermöglicht schnellere Entscheidungen, verbesserte Datenanalysen und höhere betriebliche Effizienz in regulierten Umgebungen. Von der Automatisierung komplexer Prozesse bis hin zur Optimierung wissenschaftlicher Ergebnisse und der Qualitätssicherung bietet KI erhebliche Chancen zur Steigerung von Effektivität und Leistung.

In GxP-regulierten Umgebungen muss die Einführung von KI jedoch über reine Innovation hinausgehen. Sie erfordert eine strukturierte Governance, klare Richtlinien und einen risikobasierten Validierungsansatz, um die vollständige Einhaltung der regulatorischen Anforderungen im Bereich KI sicherzustellen. Andernfalls riskieren Unternehmen Compliance-Lücken, Probleme mit der Datenintegrität und verstärkte behördliche Kontrollen.

Wir von IS Compliance Solutions unterstützen Unternehmen der Life-Sciences-Branche bei der kontrollierten, regelkonformen und skalierbaren Implementierung von KI. Unser Ansatz bringt KI-Initiativen mit GxP-Anforderungen, regulatorischen Vorgaben und Geschäftszielen in Einklang und gewährleistet so effektive und auditfähige Lösungen.

Wir konzentrieren uns darauf, KI in bestehende Qualitätsmanagementsysteme zu integrieren und Validierung, Datenintegrität und Lebenszykluskontrolle zu unterstützen. Dadurch wird sichergestellt, dass KI-Lösungen messbare Effizienzsteigerungen erzielen und gleichzeitig die volle Compliance, Transparenz und Inspektionsbereitschaft im gesamten Unternehmen gewährleisten.

MHRA

Es wird erwartet, dass KI-Systeme, die bei der Entwicklung, Herstellung oder Überwachung von Arzneimitteln und Medizinprodukten eingesetzt werden, den bestehenden GxP-Standards entsprechen.

US-amerikanische Lebensmittel- und Arzneimittelbehörde (FDA)

Die FDA hat klargestellt, dass KI/ML-basierte Systeme, einschließlich Software als Medizinprodukt (SaMD), den gleichen regulatorischen Kontrollen unterliegen wie andere Medizintechnologien.

EU-EMA

Bearbeiten Sie Ihre Features über die Registerkarte „Seiten“. Die Europäische Arzneimittel-Agentur erwartet, dass KI innerhalb etablierter GxP-Rahmenbedingungen, einschließlich GMP, GVP und GCP, eingesetzt wird, indem Sie auf die Schaltfläche „Bearbeiten“ klicken.

EU

Mit dem EU-KI-Gesetz wird ein risikobasierter Rahmen für KI-Systeme eingeführt, wobei viele Anwendungen im Bereich der Lebenswissenschaften voraussichtlich als risikoreich eingestuft werden.

Rechenschaftspflicht

KI-Systeme werden nicht als Entscheidungsträger anerkannt. Die Verantwortung für die Ergebnisse verbleibt vollumfänglich bei der regulierten Einrichtung.

Datenintegrität

Die von KI-Systemen erzeugten Eingaben, Transformationen und Ausgaben müssen nachvollziehbar, nachvollziehbar und überprüfbar bleiben.

Validierung

Künstliche Intelligenz steht nicht außerhalb etablierter Validierungsprinzipien. Die Definition geeigneter Validierungsansätze für adaptive oder nichtdeterministische Systeme stellt jedoch neue Herausforderungen dar.

Der Mensch im Regelkreis

Die Regulierungsbehörden erwarten weiterhin eine sinnvolle menschliche Kontrolle über GxP-relevante Entscheidungen.

Rahmenwerke für KI-Governance, -Richtlinien und -Compliance

Künstliche Intelligenz muss mit der gleichen Disziplin wie jedes andere regulierte System gesteuert werden. Ohne klare Richtlinien und strukturierte Aufsicht riskieren Organisationen Inkonsistenzen, operative Risiken und regulatorische Konsequenzen. Wir unterstützen die Entwicklung robuster KI-Governance-Rahmenwerke, die den GxP-Anforderungen entsprechen und die vollständige Integration von KI in bestehende Qualitätssysteme mit klarer Verantwortlichkeit, Kontrolle und Lebenszyklusüberwachung gewährleisten.

Entwicklung eines robusten und verteidigungsfähigen KI-Business-Cases

Die erfolgreiche Einführung von KI beginnt mit einem klaren und nachvollziehbaren Business Case. In regulierten Umfeldern muss dabei Innovation mit Risiko, Compliance und langfristiger Nachhaltigkeit in Einklang gebracht werden. Wir unterstützen Unternehmen dabei, geeignete Anwendungsfälle zu identifizieren, Auswirkungen und Risiken zu bewerten und evidenzbasierte Begründungen zu erarbeiten, die fundierte Entscheidungen ermöglichen und sicherstellen, dass KI-Initiativen sowohl wertvoll als auch auditbereit sind.

Risikobasierte KI-Validierung und -Sicherung

Die Validierung bleibt in regulierten Umgebungen eine grundlegende Voraussetzung, und KI bringt zusätzliche Komplexität mit sich, die effektiv bewältigt werden muss. Wir wenden einen risikobasierten Ansatz zur KI-Validierung an und stellen so sicher, dass Systeme entsprechend ihrer beabsichtigten Verwendung und ihren Auswirkungen kontrolliert werden. Unser Ansatz orientiert sich an den CSV- und CSA-Prinzipien und unterstützt die Auditvorbereitung sowie die kontinuierliche Qualitätssicherung über den gesamten Lebenszyklus.

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