AI+ Pharma™ – eLearning (inklusive Prüfung)

AI+ Pharma™ – eLearning (inklusive Prüfung)

Versorgung durch intelligente Innovation transformieren

Nutzen Sie die Kraft der künstlichen Intelligenz, um die Pharma- und Gesundheitsbranche zu revolutionieren – mit der AI in Pharma & Healthcare Zertifizierung. Dieses Programm befähigt Fachkräfte, KI für intelligentere Wirkstoffforschung, optimierte klinische Studien, personalisierte Patientenversorgung und effizientere operative Abläufe einzusetzen.

Sie lernen modernste Anwendungen von Machine Learning, Natural Language Processing (NLP) und Predictive Analytics kennen, die speziell für Life Sciences und klinische Umgebungen entwickelt wurden.

Durch Praxislabore, reale Fallstudien und praktische Tools erwerben Sie die Fähigkeiten, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, Forschungsprozesse zu beschleunigen und Patientenergebnisse zu verbessern – unter Einhaltung ethischer Standards und regulatorischer Anforderungen.

Ob Gesundheitsdienstleister, Pharma-Manager, Data Scientist oder Life-Sciences-Experte – dieser Kurs bereitet Sie darauf vor, KI-gestützte Transformationen zu leiten und messbare Verbesserungen im gesamten Gesundheitsökosystem zu erzielen.

Warum diese Zertifizierung wertvoll ist

Verknüpft KI mit Life Sciences
Kombiniert grundlegende KI-Kompetenzen mit pharmazeutischer Forschung, klinischen Prozessen und regulatorischem Wissen.

Beschleunigt die Arzneimittelentwicklung
Lernen Sie, wie KI bei Target-Identifikation, Molekülscreening und der Optimierung klinischer Studien eingesetzt wird.

Unterstützt datenbasierte Entscheidungen im Gesundheitswesen
Nutzen Sie KI für Risikobewertung, Patientensegmentierung und Therapieplanung.

Erweitert Karrierechancen in Pharma und Healthtech
Eröffnet Möglichkeiten in Pharmaunternehmen, Biotech-Startups, Auftragsforschungsorganisationen und KI-basierten Gesundheitsplattformen.

Fördert Präzisionsmedizin
Entwickeln Sie Kompetenzen für personalisierte Therapien, adaptive klinische Strategien und KI-gestützte Gesundheitslösungen.

Hauptmerkmale

• Kurs und Materialien auf Englisch

• Mittleres Niveau (Kategorie: AI+ Professional)

• 1 Jahr Plattformzugang rund um die Uhr

• 8 Stunden Videolektionen und Multimedia-Ressourcen

• Empfohlene Lernzeit: 16 Stunden

• eBooks, Hörbücher und Podcasts

• Quiz, Bewertungen und Kursmaterialien

• Online-Prüfung mit Aufsicht inklusive einer kostenlosen Wiederholung

• Zertifikat nach Abschluss

Verwendete Tools

• Python

• TensorFlow

• PyTorch

• Scikit-learn

• Pandas

• NumPy

• SQL

• Jupyter Notebooks

• MLflow

• DataBricks

• RDKit

• DeepChem

• Biopython

• Hugging Face Transformers für Biomedical NLP

• spaCy / Clinical NLP Toolkits

• Apache Spark für Gesundheitsdaten

• Power BI / Tableau für klinische Dashboards

Was werden Sie lernen?

KI entlang des pharmazeutischen Lebenszyklus
Verstehen Sie, wie KI von der Wirkstoffforschung über klinische Studien bis zur Marktüberwachung eingesetzt wird.

Datengetriebene Arzneimittelentwicklung
Analysieren Sie klinische, genomische und reale Gesundheitsdaten mit KI, um evidenzbasierte Entscheidungen zu treffen.

Prädiktive Modelle & Patientensegmentierung
Entwickeln Sie Modelle für Therapieergebnisse, Risikobewertung und optimiertes Studiendesign.

NLP für Pharma und Gesundheitswesen
Extrahieren Sie Erkenntnisse aus wissenschaftlichen Publikationen, klinischen Notizen und regulatorischen Dokumenten.

Ethik, Regulierung und Compliance
Verstehen Sie regulatorische Rahmenbedingungen für einen verantwortungsvollen Einsatz von KI im Pharma-Bereich.

Zielgruppe

Studierende der Pharmazie und Life Sciences
Für alle, die ihr pharmazeutisches Wissen mit praktischer KI-Expertise erweitern möchten.

Fachkräfte aus Pharma und Biotech
R&D-, klinische und regulatorische Mitarbeitende, die KI in Forschung und Entwicklung einsetzen wollen.

Medizinisches Fachpersonal
Ärzte, Kliniker und Gesundheitsmanager, die KI für Entscheidungsunterstützung und Präzisionsmedizin nutzen möchten.

Data Scientists & KI-Ingenieure
Technische Experten mit Fokus auf Healthcare-Analytik und intelligente Arzneimittelentwicklung.

Healthtech- und Medtech-Innovatoren
Unternehmer, Produktmanager und Berater, die KI-basierte Lösungen für Pharma und digitale Gesundheit entwickeln.

Voraussetzungen

• Grundkenntnisse in Biologie (menschliche Biologie)

• Pharmazeutisches Grundwissen über Arzneimittelentwicklung und Regulierung

• Grundlagen von KI und Machine Learning

• Datenanalysefähigkeiten

• Verständnis ethischer Aspekte in KI-gestützter Gesundheitsversorgung

Prüfungsdetails

• Dauer: 90 Minuten

• Bestehensgrenze: 70 % (35 von 50 Punkten)

• Format: 50 Multiple-Choice / Multiple-Response Fragen

• Durchführung: Online über eine überwachte Prüfungsplattform (flexible Terminplanung)

• Sprache: Englisch

Kursinhalte

Modul 1: Grundlagen von KI in der Pharmaindustrie

• Grundlagen von KI und Machine Learning

• Anwendungsfall: Vorhersagemodelle für Nebenwirkungen und Wechselwirkungen von Medikamenten

• Praxis: Erstellung eines Vorhersagemodells mit einem No-Code-Tool (Teachable Machine)

Modul 2: KI in Wirkstoffforschung und Entwicklung

• Anwendungen von KI in molekularem Wirkstoffdesign und Drug Repurposing

• Anwendungsfall: KI-gestützte Wiederverwendung von Medikamenten (z. B. bei COVID-19-Therapien)

• Praxis: Moleküldesign mit Orange Data Mining und Analyse von Disease-Drug-Verbindungen mit EpiGraphDB

Modul 3: KI zur Optimierung klinischer Studien

• Verbesserung von Patientenrekrutierung, Datenmanagement und Studienüberwachung

• Anwendungsfall: KI-Analysen zur Optimierung klinischer Studien

• Praxis: Klinische Datenanalyse mit No-Code-Plattformen wie KNIME

Modul 4: Präzisionsmedizin und Genomik

• Personalisierte Behandlungsstrategien und Biomarker-Entdeckung

• Fallstudie: KI-gestützte Biomarker-Analyse in der Krebsforschung

• Praxis: Genomanalyse mit Tools wie CBioPortal

Modul 5: Ethik und Regulierung von KI in Pharma

• Governance, Compliance und regulatorische Rahmenbedingungen

• Fallstudie: Herausforderungen bei großen KI-Pharma-Projekten

• Praxis: Entwicklung von KI-Governance-Strategien und Literaturanalyse mit LitVar 2.0

Modul 6: Implementierung von KI-Projekten in Pharma

• KI-Projektmanagement, Tool-Evaluation und ROI-Bewertung

• Praxis: Projektmanagement mit Airtable

Modul 7: Zukunftstrends und nachhaltige KI in Pharma

• Neue KI-Technologien und nachhaltige Anwendungen im Gesundheitswesen

• Fallstudie: Nachhaltigkeitsinitiativen durch KI in Pharma

• Praxis: Szenarioplanung und Predictive Analytics mit Dashboards

Modul 8: Abschlussprojekt (Capstone)

Beispiele für Projekte:

• Vorhersagemodell für Nebenwirkungen bei Polypharmazie

• KI-gestützte Rekrutierung und Bindung für klinische Studien

• KI-basiertes Wirkstoffdesign für seltene Krankheiten

Bewertung: Strukturierte Abschlussprojekt-Bewertung.

Lizenzierung und Akkreditierung

Dieser Kurs wird von AVC gemäß dem Partner Program Agreement angeboten und erfüllt die Anforderungen des Lizenzvertrags.

Equity Policy
AVC bietet keine besonderen Prüfungsanpassungen aufgrund von Behinderungen oder medizinischen Bedingungen. Kandidaten werden gebeten, sich bei Bedarf an AVC zu wenden, um Unterstützung und Beratung zu erhalten.