wega Breakfast
Agentic AI for Clinical Biomarkers in Research at Novartis
Wir haben uns über Ihre Teilnahme an unserem hybriden Breakfast-Event gefreut!
Date:
22 Mai 2025 von 08:30 bis 10:00
Language:
Englisch
Standort:
St. Alban-Graben 3, Basel oder remote via Teams
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)
Zusammenfassung
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 veröffentlichter Anwendungsfälle vor und beleuchtet, wie Novartis diese Tools in der klinischen Biomarkerforschung einsetzt. Wir werden auch einen Blick auf die Zukunft der agentenbasierten KI werfen und einen Ausblick auf die zwischen 2025 und 2030 zu erwartenden Durchbrüche geben.
Unsere Sprecherin
Philippe MARC, PhD
Geschäftsführer, Global Head of Integrated Data Sciences, Novartis Biomedical Research (BR)
Bei Novartis ist es meine Aufgabe, den Einfluss von Daten auf die Geschwindigkeit und Erfolgsquote unserer Forschungspipeline zu maximieren. Ich arbeite mit dem Biomedical Research Computational Science Council zusammen, um eine globale datengesteuerte Strategie für Forschung und Entwicklung zu entwickeln. In den letzten Jahren habe ich die Ausarbeitung unserer Strategie für biomedizinische Forschungsdaten geleitet, die Definition unserer Datenplattform „data42 Clinical“ mitgestaltet, zu unserem Unternehmensdatenmanagement beigetragen und die Entwicklung unseres Prototyps für generative KI vorangetrieben.
Der Schwerpunkt meines Teams liegt auf der Aufbereitung 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 Machine Learning/KI/GenAI-Techniken auf diese Datenprodukte an. Unser Ziel ist es, mithilfe datengestützter translationaler Medizin bessere Medikamente mit weniger Nebenwirkungen zu entwickeln.
Außerhalb von Novartis bin ich als Berater und Dozent tätig und gebe so der Bildungsgemeinschaft, die mich unterstützt hat, etwas zurück.