Künstliche Intelligenz könnte Arzneimittelengpässe vorhersagen

Ist es möglich, durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) Arzneimittelengpässe vorherzusagen? Das will ein Forschungskonsortium unter Leitung von Fraunhofer Austria im Projekt „Remedy“ herausfinden. Zusammen mit dem Research Center Pharmaceutical Engineering (RCPE), der Fakultät für Informatik, Wirtschafts- und Rechtswissenschaften der Universität Oldenburg und dem Institut für Zivil- und Zivilverfahrensrecht an der Wirtschaftsuniversität Wien (WU) sollen sowohl die technischen als auch die rechtlichen Möglichkeiten und Hürden ausgelotet werden, teilte Fraunhofer Austria am Montag mit.

Für eine KI-gestützte Prognose von Engpässen müssten komplexe Datenbestände aus diversen Quellen ausgewertet werden. Dazu zählten beispielsweise Infektionszahlen, Lagerbestände, Arzneimittellisten, Informationen zu Wirkstoffen und Lieferanten. Aber auch internationale Krisen und besondere Ereignisse sollen in die Analyseverfahren mit einbezogen werden.

Sebastian Kreuter von Fraunhofer Austria erläuterte die Herausforderungen: „Wir haben es mit einer äußerst großen Vielfalt an verschiedenen Daten zu tun, die derzeit nicht miteinander kombiniert werden. Beispielsweise gibt es zwar eine Liste der WHO für essenzielle Medikamente, die auch laufend aktualisiert wird, diese Liste ist aber nicht mit anderen aktuellen Informationen vernetzt, wie zum Beispiel mit regionalen Infektionszahlen oder Lagerbeständen. Eine zentrale Frage im Projekt ist daher: Können wir mit datengetriebenen Methoden einen Informationsaustausch zwischen verschiedenen Stellen erreichen?“