Wenn Data Science auf Validierung trifft: KI im regulierten Umfeld

Hallo und herzlich willkommen zur neuen ChaosHacker-Talk Podcast-Folge! Diesmal erwartet dich ein spannendes Gespräch mit Martin Heitmann, Secretary der GAMP Global Special Interest Group für Software Automation und AI innerhalb der International Society for Pharmaceutical Engineering (ISPE).

• Data Science vs. Validierung
Wie unterscheidet sich die KI-Modelvalidierung vom klassischen Ansatz der Computersystem-Validierung? Und warum braucht es am Ende doch beides?

• Mensch und Maschine
Welche Rolle spielen Fachleute aus der Quality-, CSV- und Data-Science-Welt? Warum ist der menschliche Faktor bei KI-Projekten unverzichtbar?

• Der KI-Lebenszyklus
Vom Training bis zur laufenden Kontrolle: Wie bleibt ein KI-Modell „fit for intended use“, wenn Daten und Anforderungen sich ständig ändern?

• Use Cases und Praxisbeispiele
Konkrete Anwendungsfälle aus der Pharmawelt (z. B. Visuelle Inspektion, klinische Studien) und wie KI hier genutzt wird, um Qualität und Effizienz zu steigern.

• Risiko- und Innovationsmanagement
Wie kannst du in KI-Projekten pragmatisch Risiken bewerten und managen – und dabei trotzdem mutig Innovation vorantreiben?

• Kontakt zu Martin Heitmann
LinkedIn-Profil von Martin (linkedin.com/in/martin-heitmann-1a4aa71a3)
(Lass Martin gerne wissen, dass du die Folge gehört hast!)

• VDI-/VDE-Expertenempfehlung
Zum Download oder zur Info-Seite beim VDI (vdi.de)
(Wichtige Guidelines für KI und Automatisierung im regulierten Umfeld.)

AI Maturity Model for GxP Application: A Foundation for AI Validation (ispe.org/pharmaceutical-engineering/march-apri…)

• Mehr Infos zu GAMP und ISPE
ISPE-Website (ispe.org) | GAMP-DACH-Gruppe (ispe-dach.org)
(Vertiefendes Material zu KI-Validierung, Best Practices und Community-Austausch.)

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Viel Spaß mit dieser Episode – und danke, dass du dabei bist!

ChaosHacker

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