Referent:innen

Klaus Feuerhelm

Klaus Feuerhelm

Regierungspräsidium Tübingen

Dr. Arno Terhechte

Dr. Arno Terhechte

GMP inspectorate / Bezirksregierung Münster

Yves Samson

Yves Samson

Kereon

Stefan Münch

Stefan Münch

Körber Pharma Consulting

Martin Heitmann

Martin Heitmann

d-fine

Daniel Wolf

Daniel Wolf

Universitätsklinikum Ulm

Zielsetzung

Warum sollten Sie an dieser Veranstaltung teilnehmen?
  • Sie lernen die Grundlagen von KI (Künstliche Intelligenz) und ML (Machine Learning) und deren Anwendungsmöglichkeiten und Limitierungen im GxP-Umfeld kennen.
  • Wie können pharmazeutische Prozesse, z.B. Risikomanagement und Qualifizierung / Validierung auf KI angewendet werden? Sie erfahren erste Ansätze!
  • Sind grundlegende pharmazeutische Regularien auf KI anwendbar? Welche Erwartungen haben Inspektoren im Rahmen einer Inspektion? Erste Ansätze dazu werden Ihnen vorgestellt!
  • Wo gibt es im Pharmaumfeld Anwendungsmöglichkeiten? Viele Praxisbeispiele zeigen Ihnen Perspektiven, aber auch Grenzen der Anwendbarkeit.

Hintergrund

Spätestens seit ChatGPT, Bard, Midjourney u.a. ist die Künstliche Intelligenz (KI) in der breiten Öffentlichkeit angekommen. Die Meinungen schwanken zwischen absoluter Euphorie und der Beschwörung des Untergangs der Menschheit. Die Grundlagen der KI wurden bereits vor vielen Jahren gelegt und können nun dank der massiv verfügbaren Rechenleistung in großem Umfang umgesetzt werden. Auch in der pharmazeutischen und medizintechnischen Industrie hat das Thema Einzug gehalten. Erste Anwendungen sind in Betrieb gegangen. Interessant ist dabei die Frage, ob und wie diese Technologie mit den pharmazeutischen Vorschriften, Spezifikationen und Erwartungen der Behörden vereinbar ist.

Zielgruppe

Das Live-Online-Seminar richtet sich an Verantwortliche und Interessierte aus der pharmazeutischen Industrie, Zulieferern und Dienstleistungsunternehmen, die über den Einsatz von KI entscheiden und die KI-Anwendungen in einer GxP-Umgebung qualifizieren und betreiben (wollen).

Programm

Einführung in die Künstliche Intelligenz (KI)
  • Geschichte der KI
  • Verschiedene Formen der KI
  • Beispielanwendungen: KI im Alltag
Einführung in Maschinelles Lernen (ML)
  • Technologie und Grundlagen
  • Verschiedene Lern- / Trainingsmethoden
  • Beispielhafte Anwendungen
KI/ML in Pharma, Biotech und bei Medizinprodukten
  • Herausforderungen der Life Sciences Industrie
  • Die KI/ML-Perspektive von GAMP® 5
  • Anwendungsbeispiele in der Praxis
Regulatorischer Rahmen / Inspektionserwartungen / Inspektionserfahrungen
  • Pharmazeutische Regularien (AMG / AMWHV)
  • EU-GMP Leitfaden Annex 11
  • “Concept Paper Revision of Annex 11”
  • Software as Medical Device
  • Inspektionsstrategien
  • Was erwartet der Inspektor?
Inspection Readiness
  • Überblick über behördliche Leitlinien und sich entwickelnde Inspektionspraktiken
  • Übersicht über unterstützende Prozesse: Datenmanagement,Risikomanagement, Change Management
  • Dokumentation bereithalten – Begründungen liefern
  • Planung von Probeinspektionen
Validierung von KI-/ML-Lösungen
  • GMLP: Good Machine Learning Practices
  • Reifegradmodell: Wachsende Autonomie und Kontrolle
  • Übersicht und Lenkung: Vom Konzept zur Lösung
Daten und Modelle
  • Übersicht über Modell- und Datentypen
  • Prinzipien maschinellen Lernens
  • Datenaufteilung: Training, Validierung, Test
  • Datenqualität, Repräsentativität und typische Herausforderungen bezüglich Daten
  • Einsatz von synthetischen Daten
Risikomanagement für KI-/ML-Lösungen
  • Grundlagen des ML Risiko- und Kontrollrahmens
  • Anwendung von Q9 QRM bei KI-/ML-Lösungen
  • Risikocluster als Orientierungshilfe
Generative KI
  • Einführung in Large Language Models (LLM) und Beispielanwendungsfälle
  • Spezialisierung für die Verwendung von LLM in computergestützten Systemen
  • Typische Risiken beim Einsatz von LLMs
  • Leistungsbestimmung und Validierungsstrategien
KI in der Bildverarbeitung
  • Einführung in Deep Learning Modelle für die Bildgebung
  • Deep Learning für Diagnose und Prognose am Beispiel Krebs
  • Nachvollziehbarkeit von Künstlicher Intelligenz
Anwendungsfall Visuelle Kontrolle mit KI
  • Rechtsgrundlagen und Guidelines
  • Validierung und Qualifizierung AVI
  • (Roh)daten und Betrieb
  • Schlussbetrachtung und Zusammenfassung

 

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Teilnehmerstimmen - das sagen andere über unsere Seminare:

"Die Umsetzung mit Memberspot ist wirklich ausgezeichnet gelungen.
Es unterstützt die Wissensvermittlung und gewährleistet auch die richtige Durchführung des Kurses.”
Christian Wagener, WAGENER & CO. GmbH
GMP Basis-Einstiegsschulung (B 1) - Aufzeichnung Online Seminar, April 2024

„Kurzweilig, informativ“
Behrendt, Christian, IOI Oleo GmbH


„Austausch zwischen Teilnehmern & Vortragenden sorgt für Anstöße & Optimierungsmöglichkeiten im eigenen Unternehmen! Praxisnahe Beispiele veranschaulichen und vertiefen die Theorie sehr gut“
Marina Maier, CHEPLAPHARM Arzneimittel GmbH

Abweichungen und CAPA (QS 12)
November 2024

„Danke für das tolle und interessante Seminar! Ich nehme mir fachlich total viel mit und habe viele tolle Menschen kennengelernt.“
Melanie Schifferer, DAIICHI SANKYO EUROPE GmbH
Batch Record Review (QS 23)
September 2024

Guter, breit gefächerter Überblick mit interessanten Verknüpfungen zur Praxis,
welche die Theorie super veranschaulicht.”
Marina Kicoranovic, Labor Hartmann GmbH
GMP/Basis-Einstiegsschulung (B 14), September 2023

Die Referenten waren sehr gut! Sie haben sehr klar gesprochen, nur sehr wenige englische Begriffe
verwendet (super) und waren sehr praxisbezogen.”
Astrid Gießler, Regierungspräsidium Karlsruhe
Live Online Seminar - Basiskurs Computervalidierung & Datenintegrität im GxP Umfeld (B 3), Juni 2023

Sehr guter Bezug zur Schulung für einen GMP-Anfänger. Habe mich sehr gut abgeholt gefühlt.”
Dr. Harald Werner, Infraserv GmbH & Co. Höchst KG
GMP-Basisschulung (B 1), Juni 2023

„Interessante Themen, gut vorgetragen, die eigenen Erfahrungen der Vortragenden helfen, dies noch besser nachzuvollziehen.“ „Gute Gestaltung der Workshops, das Zusammenarbeiten in Gruppen und der Austausch mit anderen hilft sehr.“
Manuela Seibert, Merck, GMP-Leadauditor/in (FA 2), April 2024

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