Projektbeispiel
Informationsextraktion im Biopharma-Kontext
Analysenzertifikate automatisch erfassen: KI-gestützte Qualitätsprüfung
In der pharmazeutischen Qualitätssicherung ist die Prüfung von Analysenzertifikaten ein zentraler Arbeitsschritt. Hersteller liefern Messwerte und Metadaten zu jeder Charge, die erfasst und mit internen Spezifikationen abgeglichen werden müssen. Bislang geschieht das größtenteils manuell, und das ist sehr zeitaufwendig. Zudem liegen die Zertifikate in den unterschiedlichsten Layouts und Formaten vor, sodass für ihre korrekte Interpretation viel Expertenwissen nötig ist. Der eigentliche Prozess ist dagegen hochgradig repetitiv, und jede manuelle Übertragung birgt das Risiko von Fehlern.
Genau hier setzt das Projekt mit einem Biopharma-Konzern an: Mit KI-gestützten Komponenten sollen Messwerte und Metadaten automatisiert aus Hersteller-Analysenzertifikaten extrahiert und mit den hinterlegten Spezifikationen abgeglichen werden. Die Kontrolle bleibt dabei stets beim Menschen.
02 Entwickeln
Auf dieser Grundlage wurde in enger Abstimmung mit dem Kunden ein Lösungsansatz entwickelt. Im Mittelpunkt steht ein mehrstufiger Ablauf: Zunächst analysiert das System ein hochgeladenes Dokumentenbündel, erkennt die enthaltenen Dokumenttypen und weist auf fehlende Unterlagen hin. Anschließend extrahiert generative KI die relevanten Messwerte aus dem Analysenzertifikat und gleicht sie mit den vorgegebenen Spezifikationen ab.
Ein zentrales Element ist das Human-in-the-Loop-Konzept: Jeder extrahierte Wert wird den Anwenderinnen und Anwendern zur Prüfung vorgelegt. Sie können ihn bestätigen, korrigieren oder als nicht relevant markieren. So behalten die Fachexpertinnen und -experten jederzeit die Kontrolle über das KI-System.
03 Umsetzen
Ein funktionsfähiger Prototyp setzt den gesamten Ablauf um, vom Upload der Dokumente bis zur Übergabe der Ergebnisse. Er kombiniert die Erkennung und Vollständigkeitsprüfung der Dokumente, die KI-gestützte Extraktion der Messwerte, den automatisierten Spezifikationsabgleich und eine Oberfläche, über die die Fachanwenderinnen und -anwender die Ergebnisse prüfen. Bestätigte Werte werden abschließend in einem strukturierten Format in ein Labor-Informationssystem übertragen.
Der Prototyp wird gemeinsam mit dem Kunden iterativ weiterentwickelt und bildet die Grundlage für eine Integration in die bestehende Systemlandschaft.
Ausblick
Das Projekt zeigt, dass sich die Erfassung von Analysenzertifikaten trotz vielfältiger Formate und hoher fachlicher Anforderungen weitgehend automatisieren lässt. Die manuelle Dateneingabe sinkt deutlich, und mit ihr der Personalaufwand und das Risiko von Übertragungsfehlern. Gleichzeitig sorgt das Human-in-the-Loop-Konzept dafür, dass die fachliche Verantwortung beim Menschen bleibt. Das Vorgehen lässt sich auf weitere Dokumenttypen und Prüfprozesse übertragen. Es ist ein Beispiel dafür, wie Künstliche Intelligenz Expertenwissen in regulierten Branchen gezielt ergänzt, statt es zu ersetzen.