KI in den Biowissenschaften wird immer noch durch Datenprobleme und Fachkräftemangel gebremst

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Die Pistoia Alliance, eine globale gemeinnützige Organisation, die sich dafür einsetzt, Innovationshemmnisse in der Forschung und Entwicklung im Bereich der Biowissenschaften abzubauen, hat heute neue Umfrageergebnisse angekündigt, aus denen hervorgeht, dass der Zugang zu Daten (52 Prozent) und der Mangel an Fachkenntnissen (44 Prozent) die größten Hindernisse für die Einführung darstellen KI und maschinelles Lernen (ML). Dieselben Probleme wurden auch von Wissenschaftlern im Jahr 2017 festgestellt - 24 Prozent der Befragten nannten den Zugang zu Daten als größte Herausforderung für die Einführung von KI, 30 Prozent gaben mangelnde Fähigkeiten an. Trotz dieser Hindernisse hat der Einsatz von KI in den Biowissenschaften in den letzten zwei Jahren zugenommen. 70 Prozent der Befragten gaben an, KI, einschließlich maschinellem Lernen und vertieftem Lernen, in gewisser Weise einzusetzen, verglichen mit 44 Prozent im Jahr 2017 Das Potenzial, einen echten Unterschied in den Biowissenschaften zu bewirken, insbesondere, wenn wir uns ansehen, wie Daten „zum Wohle“ genutzt werden können, wie zum Beispiel bei dem Datenathon, den wir Anfang dieses Jahres mit Elsevier durchgeführt haben “, kommentierte Dr. Steve Arlington, Präsident der Pistoia Alliance . „In den Biowissenschaften gibt es keinen Raum für Fehler, wenn es um KI geht. Damit die Technologie für die Branche funktioniert, benötigen wir gut ausgebildete, spezialisierte Datenexperten, um diese Herausforderung zu meistern. Es gibt jetzt auch eine Fülle von Datenströmen - wie Real World Evidence, Daten zu klinischen Studien und Genomdaten -, die für die Entdeckung und Entwicklung von Arzneimitteln von echtem Wert sein könnten, solange wir sie analysieren können. Die Branche muss eng mit akademischen Organisationen und Pädagogen zusammenarbeiten, um diese Möglichkeiten herauszustellen und die nächste Generation von Datenwissenschaftlern anzuziehen. “Die Umfrage zeigte auch, dass die Datenqualität eine weitere wiederkehrende Herausforderung für die Akzeptanz und den Wert von KI darstellt. Im Jahr 2018 gaben 66 Prozent an, dass die Datenqualität das größte Hindernis für die Verwendung von KI im Wirkstoffdesign darstellt. Im Jahr 2017 gab ein Viertel (26 Prozent) an, dass dies eines der größten Hindernisse für alle KI-Projekte ist. Datenqualität ist ein Problem, mit dem sich die Life-Science-Branche sofort befassen kann, indem sichergestellt wird, dass ihre Daten den FAIR-Grundsätzen entsprechen. Sicherstellen, dass es auffindbar, zugänglich, interoperabel und wiederverwendbar ist. Trotz dieser anhaltenden Herausforderungen hat weniger als die Hälfte (46 Prozent) der Befragten ein Team von Datenwissenschaftlern in ihrem Unternehmen, das sich der Verbesserung der Datenqualität widmet, und nur 15 Prozent gaben an, dass ihre Organisation plant, ein solches Team aufzubauen. Angesichts der zunehmenden Verbreitung von KI in den Biowissenschaften müssen die Branchenvertreter zusammenarbeiten, um Datenstandards und -protokolle zu ratifizieren und umzusetzen, um Patienten zu schützen und Aufsichtsbehörden zu beruhigen. "Unsere Forschung hat gezeigt, dass die Life-Science-Branche sehr an der Übernahme von KI interessiert ist, aber dass die gleichen Probleme immer noch die Nutzung behindern", kommentierte Dr. Nick Lynch, Strategie-Leiter des KI-Kompetenzzentrums der Pistoia Alliance. „Aus diesem Grund hat die Pistoia Alliance unser Kompetenzzentrum für KI für Biowissenschaften geschaffen. Wir wollten der Branche die Möglichkeit bieten, gemeinsam an der erfolgreichen Implementierung von KI zu arbeiten, angefangen beim Austausch bewährter Verfahren bis hin zur Zusammenarbeit bei der Verbesserung des Zugriffs auf Qualitätsdaten - einschließlich der Implementierung standardisierter Datenformate, die die Akzeptanz beschleunigen. Dies wird jedoch erst geschehen, wenn die Biowissenschaftsbranche, Technologiespezialisten, Anbieter und Aufsichtsbehörden zusammenarbeiten, um die gleichen Probleme zu lösen. Die Pistoia Alliance sucht nach Leitlinien zu den Themen, die sie weiterbilden sollte und Training rund um, einschließlich in seiner Webinar-Reihe. Einzelpersonen und Organisationen können ihre Vorschläge einreichen, indem sie die Umfrage hier ausfüllen. Diese Studie wurde im Rahmen einer Reihe von Webinaren zwischen Oktober 2018 und Februar 2019 mit 190 Befragten aus den USA und Europa durchgeführt. Tragen Sie sich hier in die Mailingliste des Kompetenzzentrums für KI in den Biowissenschaften ein, um Neuigkeiten über Veranstaltungen, Projekte und Daten zu erhalten. Für weitere Informationen über die Arbeit der Pistoia Alliance im Bereich KI wenden Sie sich bitte an Valdimir Makarov unter valdimir.makarov@pistoiaalliance.org. Über die Pistoia Alliance: Die Pistoia Alliance ist eine globale, gemeinnützige Mitgliederorganisation, die sich aus Life-Science-Unternehmen und Technologie zusammensetzt und Dienstleister, Verlage und akademische Gruppen, die daran arbeiten, Innovationshemmnisse in den Bereichen Biowissenschaften und Forschung und Entwicklung im Gesundheitswesen abzubauen. Es wurde 2007 konzipiert und 2009 von Vertretern von AstraZeneca, GSK, Novartis und Pfizer aufgenommen, die sich auf einer Konferenz in Pistoia, Italien, trafen. Seine Projekte verändern F & E durch vorwettbewerbliche Zusammenarbeit. Sie überwindet die üblichen Hindernisse für Forschung und Entwicklung, indem sie die Ursachen ermittelt, Standards und bewährte Verfahren entwickelt, vorwettbewerbliche Daten und Kenntnisse austauscht und Technologie-Pilotprojekte durchführt. Derzeit gibt es über 150 Mitgliedsunternehmen. Die Mitglieder arbeiten an Projekten mit, die einen signifikanten Wert für die weltweite Forschungs- und Entwicklungsgemeinschaft der Biowissenschaften generieren. Dabei nutzen sie den bewährten Rahmen der Pistoia Alliance für offene Innovationen.

“Laut einer Umfrage der Pistoia Alliance wird die KI in den Biowissenschaften immer noch durch Datenprobleme und Fachkräftemangel zurückgehalten“
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