Wie KI die Arzneimittelentwicklung in der Pharmaindustrie verändert: 3 Anwendungsfälle
Veröffentlicht am 16. September 2026
- Life Sciences
- Daten & Künstliche Intelligenz
Diese Seite wurde automatisch aus dem Englischen übersetzt, um den Zugang zu erleichtern. Bei Unklarheiten empfehlen wir, die Originalversion zurate zu ziehen.
Die Markteinführung eines neuen Arzneimittels dauert im Durchschnitt 10 bis 15 Jahre und erfordert Investitionen von mehr als 1 Milliarde US-Dollar. Dennoch gibt es keine Garantie auf eine Zulassung, da weniger als 1 von 10 Wirkstoffen, die Phase 1 der klinischen Entwicklung erreichen, letztlich eine regulatorische Genehmigung erhält.
Die Arzneimittelentwicklung zählt zu den komplexesten, kostenintensivsten und am stärksten regulierten Prozessen überhaupt. Bereits eine einzelne Ineffizienz entlang der Wertschöpfungskette kann erhebliche finanzielle Auswirkungen verursachen, Zeitpläne verzögern und die Bereitstellung lebensverändernder Therapien um Monate oder sogar Jahre hinausschieben.
In zahlreichen Projekten mit Pharmaunternehmen beobachtet Wavestone jedoch immer wieder dieselben strukturellen Herausforderungen, sei es bei Literaturrecherchen, Sicherheitsanalysen oder regulatorischen Berichten. Die nachfolgend beschriebenen drei Anwendungsfälle stammen aus realen Kundenprojekten von Wavestone. Die dargestellten Kennzahlen basieren auf detaillierten Business Cases, die gemeinsam mit den Führungsteams unserer Kunden entwickelt und validiert wurden.
Zusammengenommen betreffen diese Initiativen mehr als 10.000 Endanwender und können in großen Organisationen einen jährlichen Mehrwert in Höhe von mehreren hundert Millionen US-Dollar schaffen. Die drei Beispiele unterscheiden sich bewusst in ihrer Größenordnung: Zwei Lösungen sind unternehmensweit einsetzbar, während die dritte nur einen einzelnen Geschäftsbereich adressiert, dafür jedoch die geringsten Implementierungskosten aufweist.
Die nachfolgenden Zahlen beziehen sich auf den jährlichen Geschäftswert im Zielzustand, sobald die Lösungen vollständig implementiert und organisationsweit genutzt werden. Die Investitionen steigen typischerweise über die Phasen Proof of Concept (PoC), Minimum Viable Product (MVP) und Skalierung hinweg an, da Plattformen erweitert und die Nutzung kontinuierlich ausgebaut werden.
In Kürze
- KI kann die Arzneimittelentwicklung beschleunigen, indem manuelle Tätigkeiten in Forschung, Sicherheit und regulatorischen Prozessen reduziert werden.
- Anwendungsfälle mit hohem Geschäftswert liefern messbare Ergebnisse, darunter schnellere Entscheidungen und verbesserte regulatorische Erfolgsaussichten.
- Vertrauenswürdige Daten, nachvollziehbare KI-Ergebnisse und eine starke Governance sind entscheidend für die Akzeptanz in regulierten Umgebungen.
- Der größte Nutzen entsteht durch die Skalierung wiederverwendbarer KI-Fähigkeiten über mehrere Geschäftsbereiche hinweg.
Anwendungsfall Nr. 1:
Wissenschaftliche literaturanalyse
Kontext: Veröffentlichte wissenschaftliche Literatur ist in der Pharmaindustrie die vertrauenswürdigste Quelle für wissenschaftliche Erkenntnisse. Die Qualität der Evidenz beeinflusst direkt die Entscheidungen in der Arzneimittelentwicklung.
Zielgruppe: Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler entlang des gesamten Entwicklungsprozesses, von der Wirkstoffforschung bis zur Marktüberwachung nach Einführung.
Herausforderung: Forscher verbringen einen erheblichen Teil ihrer Zeit damit, interne und externe Datenbanken über schlagwortbasierte Suchanfragen zu durchsuchen und die gefundenen Ergebnisse anschließend manuell auszuwerten und zusammenzuführen.
Anwendungsfall Nr. 2:
Prädiktive Sicherheits- und Risikomodellierung
Kontext: Historisch lag der Schwerpunkt der Pharmaindustrie vor allem auf der Wirksamkeit von Arzneimitteln. Aufgrund steigender regulatorischer Anforderungen durch FDA und EMA sowie der hohen Kosten spätester Sicherheitsprobleme hat sich der Fokus jedoch verschoben.
Arzneimittelsicherheit muss heute früher und konsequenter über den gesamten Entwicklungszyklus hinweg berücksichtigt werden.
Zielgruppe: Wissenschaftler mit Sicherheitsverantwortung, darunter:
- Toxikologen
- Risikomanager
- Pharmakovigilanz-Experten
Herausforderung: Ein stärkeres Sicherheitsprofil erfordert sowohl mehr Daten als auch frühere Erkenntnisse. Dies wird heute durch fragmentierte Informationen, uneinheitliche Datenqualität und schwer zugängliche Analysewerkzeuge erschwert, wodurch Sicherheitsmanagement häufig reaktiv statt proaktiv erfolgt.
Anwendungsfall Nr. 3:
Automatisierte Dokumentenerstellung
Kontext: Pharmaunternehmen sind verpflichtet, eine wachsende Zahl periodischer Sicherheitsberichte an Behörden wie FDA und EMA zu übermitteln.
Diese Dokumente sind geschäftskritisch. Inkonsistenzen oder Fehler können Rückfragen auslösen und Zulassungsprozesse verzögern.
Zielgruppe: Teams für:
- Periodisches Reporting
- Pharmakovigilanz
- Global Safety Officers (GSOs)
Die Lösung konzentriert sich auf drei zentrale Dokumentarten:
- Safety Evaluation Report (SER)
- Periodic Benefit-Risk Evaluation Report (PBRER)
- Development Safety Update Report (DSUR)
Herausforderung: Aktuell erstellt jede Funktion ihre Berichtsteile unabhängig voneinander und beginnt häufig bei null. Da SER und PBRER parallel entwickelt werden, werden identische Informationen mehrfach erstellt und geprüft.
Änderungen in einem Bericht werden oft nicht automatisch im anderen Dokument übernommen, wodurch Inkonsistenzen entstehen.
Fazit
KI verändert die Arzneimittelentwicklung nicht dadurch, dass sie wissenschaftliche Expertise ersetzt. Sie beseitigt vielmehr die operativen Reibungsverluste, die wissenschaftliche Arbeit verlangsamen.
Ob bei Literaturrecherchen, Sicherheitsmodellierungen oder regulatorischen Berichten: Das Grundproblem ist stets dasselbe. Hochqualifizierte Fachkräfte verbringen unverhältnismäßig viel Zeit mit manuellen, fragmentierten und repetitiven Prozessen, die heute durch moderne Technologien unterstützt werden können.
Wird diese Zeit zurückgewonnen und sinnvoll eingesetzt, wirkt sich der Nutzen auf die gesamte Entwicklungspipeline aus.
Die drei dargestellten Anwendungsfälle zeigen, dass dies keine Zukunftsvision mehr ist. In großen Unternehmen werden solche Lösungen bereits heute eingesetzt und erzielen messbare finanzielle Ergebnisse.
Die erfolgreichsten Unternehmen behandeln KI mit derselben Disziplin wie die Arzneimittelentwicklung selbst klare Zielsetzungen, belastbare Datengrundlagen, analytische Strenge, und ein nachgewiesener Geschäftswert vor der Skalierung.
Unsere neuesten Kundenreferenzen
Unlocking AI innovation with a scalable, compliant Data Operating Model
Life Sciences · Operating Model & Agilität
Entwicklung eines zukunftsfähigen Betriebsmodells für ein globales Pharmaunternehmen
Automated data processing accelerates go-to-market time
KI in der Pharmaindustrie in messbaren Geschäftswert verwandeln
