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

Buchungsdetails

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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

Dr. Andreas Berk

Dr. Andreas Berk

InnovationTriologie GmbH & Co. KG, Heidelberg

Managing Director & COO;
Dr. Andreas Berk ist promovierte Biologe und seit 2004 in der Klinischen Forschung tätig. Zunächst als CRA bei Quintiles (heute:…

Helge Bonaventura

Helge Bonaventura

InnovationTriologie GmbH & Co. KG, Heidelberg

Director Innovation Management;
Nach dem Abschluss seines Diploms in Biologie und der Forschungstätigkeit am Max-Planck Institut für experimentelle Medizin…

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

Begrüßung, Technikcheck und Vorstellungsrunde

09:15 Uhr

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"

10:45 Uhr

Kaffeepause

11:00 Uhr

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

13:00 Uhr

Mittagspause

14:00 Uhr

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)

15:30 Uhr

Kaffeepause

15:45 Uhr

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
  • Was kommt als Nächstes in Sachen KI im Bereich klinischer Studien?
  • Wie können Unternehmen eine KI-Strategie für klinische Studien entwickeln?

17:00 Uhr

Ende des Seminars
09:00 Uhr

Begrüßung, Technikcheck und Vorstellungsrunde

09:15 Uhr

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"
10:45 Uhr

Kaffeepause

11:00 Uhr

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
13:00 Uhr

Mittagspause

14:00 Uhr

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)
15:30 Uhr

Kaffeepause

15:45 Uhr

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

  • Was kommt als Nächstes in Sachen KI im Bereich klinischer Studien?
  • Wie können Unternehmen eine KI-Strategie für klinische Studien entwickeln?
17:00 Uhr

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