wega-Frühstück
Agentische KI für klinische Biomarker in der Forschung bei Novartis
Date:
22 Mai 2025 von 08:30 bis 10:00
Language:
Englisch
Standort:
St. Alban-Graben 3, Basel oder remote via Teams
Anmeldung:
Agenda
08:15 - 08:30 Uhr
08:30 - 09:45 Uhr
09:45 - 10:00 Uhr
Ab 10:00 Uhr
Empfang (für die Teilnehmer vor Ort)
Präsentation
Q&A und Diskussion
Kaffee, Croissants und Networking (für die Teilnehmer vor Ort)
Kurzfassung
Generative KI (GenAI) verändert die pharmazeutische Forschung und Entwicklung, liefert schnellere Erkenntnisse und beschleunigt die Entdeckung von Biomarkern. Dieser Vortrag skizziert die wichtigsten Errungenschaften von GenAI, stellt KI-Agenten und ihre Fähigkeiten anhand von veröffentlichten Anwendungsfällen vor und zeigt auf, wie Novartis diese Tools in der klinischen Biomarkerforschung einsetzt. Wir werden auch erkunden, was als Nächstes auf dem Gebiet der agentenbasierten KI ansteht, und einen Blick auf die Durchbrüche werfen, die zwischen 2025 und 2030 erwartet werden.
Unser Sprecher
Philippe MARC, PhD
Geschäftsführender Direktor, Global Head of Integrated Data Sciences, Novartis Biomedical Research (BR)
Bei Novartis ist es meine Aufgabe, die Auswirkungen von Daten auf die Geschwindigkeit und Erfolgsrate unserer Forschungspipeline zu maximieren. Ich arbeite mit dem Biomedical Research Computational Science Council zusammen, um eine globale datengesteuerte Strategie für F&E zu entwickeln. In den letzten Jahren war ich federführend bei der Ausarbeitung unserer Datenstrategie für die biomedizinische Forschung, leitete die Definition unserer klinischen Plattform data42, leistete einen Beitrag zu unserem Enterprise Data Management und trieb die Entwicklung unseres Prototyps für generative KI voran.
Das Hauptaugenmerk meines Teams liegt auf der Gestaltung und Auswertung von Daten, um die Auswahl der besten Wirkstoffe und begleitenden Biomarker/Diagnostika zu unterstützen. Wir kombinieren Daten aus klinischen und präklinischen Studien mit Multi-omics, digitalen Geräten und Bildgebungsdaten und wenden maschinelles Lernen/AI/GenAI-Techniken auf diese Datenprodukte an. Unser Ziel ist es, mithilfe der datengestützten Translationalen Medizin bessere Medikamente mit weniger Nebenwirkungen zu entwickeln.
Außerhalb von Novartis bin ich als Berater und Dozent tätig und gebe der Bildungsgemeinschaft, die mich unterstützt hat, etwas zurück.