 |  | Melanie Höhn |
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19.01.2023 13:30 Uhr |
Künstliche Intelligenz soll die komplexen Informationen der Abrechnungsdaten bewältigen und Vorhersagemodelle erkennbar machen. / Foto: Adobe Stock/ryzhi
Regulatorische Entscheidungen über Arzneimittel sollen durch das gerade gestartete Forschungsprojekt »Real4Reg« mit Hilfe von Real-World-Daten (RWD) verbessert werden. Koordiniert wird das Projekt vom BfArM, gefördert von der Europäischen Kommission (Programm Horizon Europe). Außerdem setzen sich zehn europäische Partner für dieses Projekt ein, darunter sind Regulierungs- und Gesundheitstechnologiebewertungsbehörden (HTA), akademische Einrichtungen und Patientenorganisationen aus sechs EU-Ländern. Das erklärte das BfArM gestern in einer Pressemeldung.
Im Zuge des Projektes sollen unter anderem Informationen über die Verwendung von Medikamenten durch die Bevölkerung aus Abrechnungsdaten der Krankenkassen genutzt werden. Künstliche Intelligenz soll diese komplexen Informationen bewältigen und Muster sowie Vorhersagemodelle erkennbar machen. Anhand von Beispielen sollen Methoden entwickelt werden, um künstliche Intelligenz bei regulatorischen Entscheidungen entlang des Produktlebenszyklus eines Arzneimittels zu verwenden. Thema werde auch sein, wie vorhandene Methoden verbessert und neue Methoden in den Organisationen eingeführt werden können. Letztlich soll die Wirksamkeit und Sicherheit von Arzneimitteln in der Praxis erhöht werden.
In das Projekt sollen verschiedene Interessengruppen einbezogen und die Herausforderungen und Möglichkeiten von RWD-Analysen in verschiedenen Gesundheitssystemen analysiert werden. Bestehende europäische Initiativen der RWD-Analyse werden ebenfalls einbezogen.
Das vierjährige Projekt hat gerade begonnen. Eine öffentlich zugängliche Website soll detaillierte Informationen über den Umfang und den Stand des Projekts enthalten und die Ergebnisse, einschließlich wissenschaftlicher Berichte und Artikel, präsentieren. Alle Initiativen wie Konferenzen und Workshops werden ebenfalls auf der Website bekannt gegeben werden.
