KI-Einsatz im Projektmanagement klinischer Prüfungen
KI-Tools, Anwendungsfelder, Herausforderungen in der Praxis
- Wie findet man die "richtige" KI für sich?
- KI-Einsatz im KliFo-Projektmanagement - best practices
- Offiziell zertifiziert nach ISO 9001 und ISO 21001
Online-Seminar
Ab
1.290,00 €
zzgl. MwSt.
Leistungen & Ablauf
Veranstaltung - 1.290,-€ zzgl. MwSt.
Die Teilnahmegebühr beinhaltet eine Dokumentation zum Download, ein Zertifikat, den Zugang zum Learning Space sowie technische Betreuung einschließlich PreMeeting.
Buchungsdetails
Online-Seminar
Ab
1.290,00 €
zzgl. MwSt.
Leistungen & Ablauf
Veranstaltung - 1.290,-€ zzgl. MwSt.
Die Teilnahmegebühr beinhaltet eine Dokumentation zum Download, ein Zertifikat, den Zugang zum Learning Space sowie technische Betreuung einschließlich PreMeeting.
Möchten Sie KI im klinischen Projektmanagement einsetzen, sind sich jedoch nicht sicher, ob und vor allem welche KI-Tools geeignet sind und wie man KI-Anwendungen ganz praktisch in den Projektmanagement-Alltag einbindet? In diesem Seminar erhalten Sie Antworten auf Ihre Fragen!
Ihre Referierenden
Das erwartet Sie
- Alle reden von Künstlicher Intelligenz (KI) - aber um was geht es genau?
- Herausforderungen in Sachen KI: Datenschutz, Validierung, Bias und Change Management
- KI-Anwendungsfelder im klinischen Projektmanagement
- Wie findet man die "richtige" KI? Herangehensweise bei der Planung eines KI-Einsatzes
- Zukunft KI in der KliFo: Strategien für Anwender*innen und Unternehmen
Wer sollte teilnehmen
Dieses Seminar richtet sich an Project Manager sowie Study Coordinator in klinischen Prüfungen, die wissen möchten,
#wo KI-Anwendungen in klinischen Studien aktuell möglich sind.
- wie KI sinnvoll und praxisorientiert im Projektmanagement eingesetzt werden kann.
- wie sie die "richtige" KI-Lösung für ihre Zwecke auswählen.
Grundlagenkenntnisse im Projektmanagement klinischer Studien werden vorausgesetzt.
Ziel der Veranstaltung
Projektmanager*innen sind für viele Dinge in klinischen Prüfungen verantwortlich. Wie schön wäre es, sich das Leben leichter zu machen, indem KI einen Teil der Arbeit übernimmt? Doch so einfach ist es nicht!
Dieses Seminar zeigt Ihnen, worauf es beim KI-Einsatz in klinischen Studien ankommt und wie es gelingen kann, dass KI tatsächlich zu einer Arbeitserleichterung beiträgt.
Sie lernen, ohne in die technische Implementierung eines bestimmten KI-Tools einzusteigen, in welchen Situationen und Anwendungsfeldern moderne KI-Anwendungen die Effizienz und Qualität im Projektmanagement klinischer Studien steigern können. Sie erfahren, welche Herausforderungen bei der praktischen Umsetzung gemeistert werden müssen, und wie man den Entscheidungsprozess im Unternehmen für einen gezielten KI-Einsatz von Beginn an strukturiert plant und gestaltet.
Dieses Wissen versetzt Sie in die Lage abzuschätzen, ob und in welchen Einsatzbereichen Sie mit Hilfe von Künstlicher
Intelligenz Ihr Projektmanagement in klinischen Prüfungen optimieren können, um im Anschluss weitere Maßnahmen zur KI-Implementierung unternehmensintern abzustimmen.
Ihr Nutzen
Praxisbeispiele und Case studies aus dem klinischen Umfeld illustrieren die Herangehensweise an KI-Nutzung im Projektmanagement. Dabei profitieren Sie von der Erfahrung der beiden Referenten mit Kenntnissen in unterschiedlichen KI-Modellen und deren Anwendungsmöglichkeiten.
Programm
von 09:00 - 17:00 Uhr
Einwahl ab 30 Minuten vor Veranstaltungsbeginn möglich
09:00 Uhr
09:15 Uhr
- Alle reden von Künstlicher Intelligenz (KI) und Large Language Models (LLMs) - was ist das überhaupt?
- Maschinelles Lernen und Deep Learning - die Grundlagen zum Verständnis
- Überblick: Relevante KI-Tools/Technologien (ChatGPT, Copilot, Midjourney, Perplexity etc.; spezialisierte KI-Lösungen)
- Aktueller Stand und Relevanz von KI in Healthcare-Unternehmen und speziell in klinischen Studien
- Klinisches Projektmanagement: Kernaufgaben/-prozesse, typische "pain points"
10:45 Uhr
11:00 Uhr
- Regulatorische Anforderungen: Aktuelle Regularien für KI (EU AI Act)
- Datenschutz & Datensicherheit: Umgang mit sensiblen Patient*innendaten, Compliance mit DSGVO und HIPAA
- Qualitätssicherung & Validierung: Sicherstellen von Genauigkeit und Zuverlässigkeit von KI-Ergebnissen
- Bias & Dateninterpretation: Vermeidung von Diskriminierung durch KI-Algorithmen
- Change Management: Akzeptanz bei Mitarbeitenden, Integration in bestehende Workflows
13:00 Uhr
14:00 Uhr
- Studienplanung & Studiendesign: Prüfplanerstellung, Patient*innenselektion, Fallzahlschätzung
- Risikomanagement: Früherkennung von Risiken, Risikobewertung und -minderung
- Ressourcenmanagement: Personal- und Budgetplanung im Studienverlauf
- Qualitätskontrolle & Compliance: Zusammenfassung komplexer Regularien, Soll-Ist-Abgleich zwischen reg. Anforderungen und Umsetzung im Projekt
- Kommunikation im Rahmen des Projekts: Automatisierte Reportings, Meeting-Protokolle, Kommunikationsentwürfe (z.B. an Stakeholder)
15:30 Uhr
15:45 Uhr
- Wie findet man die "richtige" KI?
- Spezifische KI-Anwendungen: Kurze Vorstellung spezialisierter KI-Lösungen (z.B. für Datenanalyse, Literaturrecherche, EDC-Systeme)
- Nutzung von "externer" KI vs. unternehmensspezifischer KI-Eigenentwicklung: Vor-/Nachteile, Herausforderungen, Kosten
16:30 Uhr
- Was kommt als Nächstes in Sachen KI im Bereich klinischer Studien?
- Wie können Unternehmen eine KI-Strategie für klinische Studien entwickeln?
17:00 Uhr
Begrüßung, Technikcheck und Vorstellungsrunde
09:15 Uhr
Einführung ins Thema
Einführung ins Thema
- Alle reden von Künstlicher Intelligenz (KI) und Large Language Models (LLMs) - was ist das überhaupt?
- Maschinelles Lernen und Deep Learning - die Grundlagen zum Verständnis
- Überblick: Relevante KI-Tools/Technologien (ChatGPT, Copilot, Midjourney, Perplexity etc.; spezialisierte KI-Lösungen)
- Aktueller Stand und Relevanz von KI in Healthcare-Unternehmen und speziell in klinischen Studien
- Klinisches Projektmanagement: Kernaufgaben/-prozesse, typische "pain points"
Kaffeepause
11:00 Uhr
KI-Einsatz im klinischen Forschungsbereich: Herausforderungen
KI-Einsatz im klinischen Forschungsbereich: Herausforderungen
- Regulatorische Anforderungen: Aktuelle Regularien für KI (EU AI Act)
- Datenschutz & Datensicherheit: Umgang mit sensiblen Patient*innendaten, Compliance mit DSGVO und HIPAA
- Qualitätssicherung & Validierung: Sicherstellen von Genauigkeit und Zuverlässigkeit von KI-Ergebnissen
- Bias & Dateninterpretation: Vermeidung von Diskriminierung durch KI-Algorithmen
- Change Management: Akzeptanz bei Mitarbeitenden, Integration in bestehende Workflows
Mittagspause
14:00 Uhr
Anwendungsfelder von KI im Projektmanagement klinischer Studien
Anwendungsfelder von KI im Projektmanagement klinischer Studien
- Studienplanung & Studiendesign: Prüfplanerstellung, Patient*innenselektion, Fallzahlschätzung
- Risikomanagement: Früherkennung von Risiken, Risikobewertung und -minderung
- Ressourcenmanagement: Personal- und Budgetplanung im Studienverlauf
- Qualitätskontrolle & Compliance: Zusammenfassung komplexer Regularien, Soll-Ist-Abgleich zwischen reg. Anforderungen und Umsetzung im Projekt
- Kommunikation im Rahmen des Projekts: Automatisierte Reportings, Meeting-Protokolle, Kommunikationsentwürfe (z.B. an Stakeholder)
Kaffeepause
15:45 Uhr
Einkauf und Bereitstellung von KI und KI-Dienstleistungen
Einkauf und Bereitstellung von KI und KI-Dienstleistungen
- Wie findet man die "richtige" KI?
- Spezifische KI-Anwendungen: Kurze Vorstellung spezialisierter KI-Lösungen (z.B. für Datenanalyse, Literaturrecherche, EDC-Systeme)
- Nutzung von "externer" KI vs. unternehmensspezifischer KI-Eigenentwicklung: Vor-/Nachteile, Herausforderungen, Kosten
16:30 Uhr
Zukünftige Entwicklungen in Sachen KI - ein Ausblick
Zukünftige Entwicklungen in Sachen KI - ein Ausblick
- Was kommt als Nächstes in Sachen KI im Bereich klinischer Studien?
- Wie können Unternehmen eine KI-Strategie für klinische Studien entwickeln?
Ende des Seminars
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Prospekt
Alle Details und Inhalte auf einen Blick.
Abkürzungsverzeichnis Projektmanagement Klinische Forschung
Abkürzungsverzeichnis Projektmanagement Klinische Forschung
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Regine Görner
Stellv. Bereichsleiterin Pharma/Healthcare
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Telefon: +49 6221 500-640
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