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AI+ Pharma (AP 1405 Self-Paced Training)

KI entlang der pharmazeutischen Wertschöpfungskette: AI+ Pharma behandelt Wirkstoffdesign und Drug Repurposing, die Optimierung klinischer Studien, Präzisionsmedizin und regulatorische Rahmenbedingungen. Der englischsprachige Selbstlernkurs ist online jederzeit startbar.

  • 1 Tag
  • Einsteiger
  • Englisch
  • 168 € zzgl. MwSt.
  • Bescheinigung und digitales Badge
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Auf einen Blick

Kurs
Offizieller Kurs von AI CERTs, 1 Tag, Niveau Einsteiger, Sprache Englisch.
Preis
168 € netto pro Person (199,92 € inkl. 19 % MwSt.).
Termine
Selbstlernkurs: Start jederzeit, online im eigenen Tempo.
Zertifizierung
Vorbereitung auf die Prüfung AP-1405 und die Zertifizierung AI+ Pharma. Prüfungsvoucher im Preis enthalten.
Nachweis
Teilnahmebescheinigung und digitales Badge für jede Teilnahme.

Worum es geht

Praxisübungen mit No-Code-Werkzeugen, etwa zur Vorhersage unerwünschter Arzneimittelwirkungen, zeigen, wie Modelle entstehen. Der Prüfungsvoucher ist im Preis enthalten. Der Kurs richtet sich an Fachleute aus Pharma, Biotech und Gesundheitsversorgung sowie an Data Scientists in den Life Sciences.

Ziel des Seminars

The AI+ Pharma™ certification is designed to equip learners with the skills to apply artificial intelligence across the pharmaceutical value chain — from drug discovery and clinical trial optimization to precision medicine, regulatory frameworks, and project implementation — enabling smarter, data-driven decision-making and innovation in pharmaceutical research and healthcare contexts. Participants will learn how AI and machine learning techniques enhance drug development, improve patient stratification, and support ethical, compliant AI systems in pharma.

Für wen

  • Pharmacy & Life Sciences Students
  • Pharmaceutical & Biotech Professionals
  • Healthcare & Medical Practitioners
  • Data Scientists & AI Engineers
  • Healthtech & Medtech Innovators

Inhalte

Module 1: AI Foundations for Pharma
  • 1.1 AI and Machine Learning Basics
  • 1.2 AI Algorithms and Models
  • 1.3 Use Case: Predictive Modeling for Adverse Drug Reactions and Drug-Drug Interactions Using Historical Patient Datasets
  • 1.4 Hands-on: Build Predictive Models Using No-Code Tool (Teachable Machine)
Module 2: AI in Drug Discovery and Development
  • 2.1 AI in Molecular Drug Design
  • 2.2 AI in Drug Repurposing
  • 2.3 Use Case: AI-Driven Drug Repurposing Successes (COVID-19 Therapeutics)
  • 2.4 Hands-On: Practical AI-Driven Molecular Design and Drug Repurposing Using Orange Data Mining Tool
  • 2.5 Hands-On 2: Exploring Disease-Drug Associations with EpiGraphDB
Module 3: Clinical Trials Optimization with AI
  • 3.1 AI-Enhanced Patient Recruitment
  • 3.2 Clinical Data Management and Monitoring
  • 3.3 Use Case: Pfizer’s AI-Driven Analytics for Optimizing Clinical Trials
  • 3.4 Hands-on: Implementing Clinical Data Analytics Using No-Code Platforms (KNIME)
Module 4: Precision Medicine and Genomics
  • 4.1 Personalized Treatment Strategies
  • 4.2 Biomarker Discovery
  • 4.3 Case Study: AI-Assisted Biomarker Discovery and Validation in Cancer Treatments
  • 4.4 Hands-on: Hands-On Genomic Analysis – Exploring AI-Driven Genomic Interpretation Using CBioPortal
Module 5: Regulatory and Ethical AI in Pharma
  • 5.1 Ethical Considerations and AI Governance
  • 5.2 AI Compliance and Regulatory Frameworks
  • 5.3 Case Study: Analyzing Ethical and Regulatory Challenges Encountered in Major AI-Driven Pharma Initiatives
  • 5.4 Hands-on: Developing AI Governance Strategies Based on Ethical Frameworks
  • 5.5 Hands-on: Literature Mining with LitVar 2.0
Module 6: Implementing AI in Pharma Projects
  • 6.1 AI Project Management
  • 6.2 Evaluating AI Tools and ROI
  • 6.3 Hands-On: Practical AI Project Management Using Airtable for Tracking, Collaboration, and Management
Module 7: Future Trends and Sustainability in Pharma AI
  • 7.1 Emerging AI Technologies in Pharma
  • 7.2 AI for Sustainable Healthcare
  • 7.3 Case Study: Analysis of Sustainability Initiatives Driven by AI in Pharmaceutical Industry Leaders
  • 7.4 Hands-on: Scenario Planning and Predictive Analytics Using Dashboards for Future-Focused Decision Making
Module 8: Capstone Project
  • 8.1 Capstone Project 1: Predictive Modeling for Adverse Drug Reactions in Polypharmacy
  • 8.2 Capstone Project 2: AI-Enhanced Clinical Trial Recruitment and Retention
  • 8.3 Capstone Project 3: AI-Powered Drug Design for Rare Diseases
  • 8.4 Capstone Project Evaluation Scheme

Voraussetzungen

  • Basic Biology Knowledge
  • Pharmaceutical Fundamentals (drug development & approval)
  • AI & Machine Learning Basics
  • Data Analytics Skills
  • Ethical Awareness in AI & Healthcare Applications

Zertifizierung

AI CERTs · Rollenbezogen

AI+ Pharma

  1. Empfohlen vorher
  2. Dieses SeminarAI+ Pharma (AP 1405 Self-Paced Training)Vorbereitung nach dem offiziellen Lehrplan von AI CERTs
  3. PrüfungPrüfung AP-1405Die Prüfungen finden online unter Aufsicht statt: 50 Fragen, 90 Minuten, bestanden ab 70 Prozent.Der Prüfungsvoucher ist im Preis enthalten.
  4. ErgebnisAI+ Pharma
Zertifizierungspfade von AI CERTs

Details zur Prüfung

  • Format: 50 Multiple-Choice Questions (MCQs)
  • Duration: 90 minutes
  • Passing Score: 70% (35/50)
  • Delivery Method: Online Proctored Exam (with one free retake)

Im Preis enthalten

  • Offizielle Hersteller-Unterlage (digital, engl. Sprache)
  • Offizielle Schulungsumgebung (LAB)
  • Prüfungsvoucher
  • Teilnahmebescheinigung und digitales Badge

Häufige Fragen zu AI+ Pharma

Für wen im Gesundheitswesen ist AI+ Pharma gedacht?

AI+ Pharma richtet sich an Fachleute aus Pharma und Biotech, an Ärztinnen, Ärzte und andere Praktiker der Gesundheitsversorgung, an Data Scientists und AI Engineers in den Life Sciences sowie an Studierende der Pharmazie. Auch Innovationsteams aus Healthtech und Medtech finden hier einen Einstieg.

Welche Vorkenntnisse brauche ich für AI+ Pharma?

Sie sollten Grundlagen der Biologie und der Arzneimittelentwicklung bis zur Zulassung kennen und erste Erfahrung mit KI, maschinellem Lernen und Datenanalyse mitbringen. Ein Bewusstsein für ethische Fragen beim KI-Einsatz im Gesundheitswesen wird ebenfalls erwartet; der Kurs ist auf Englisch.

Was kostet der Kurs AI+ Pharma?

Die Teilnahme kostet 168 € netto pro Person, das sind 199,92 € inklusive 19 % Mehrwertsteuer. Im Preis enthalten: Offizielle Hersteller-Unterlage (digital, engl. Sprache), Offizielle Schulungsumgebung (LAB) und Prüfungsvoucher.

Wie läuft der Selbstlernkurs AI+ Pharma ab?

AI+ Pharma ist ein Selbstlernkurs: Sie starten jederzeit, lernen online in Ihrem eigenen Tempo und legen die Prüfung anschließend online ab.

Auf welche Zertifizierung bereitet AI+ Pharma vor?

AI+ Pharma bereitet auf die Prüfung AP-1405 und die Zertifizierung „AI+ Pharma“ von AI CERTs vor. Der Prüfungsvoucher ist im Preis enthalten. Die Prüfungen finden online unter Aufsicht statt: 50 Fragen, 90 Minuten, bestanden ab 70 Prozent.

Erhalte ich nach AI+ Pharma einen Nachweis?

Ja. Jede Teilnahme erhält eine Teilnahmebescheinigung und ein digitales Badge. Die Herstellerzertifizierung erhalten Sie zusätzlich mit bestandener Prüfung AP-1405.

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Unverbindliches Erstgespräch zu Beratung, Projekt oder Schulung.

Gespräch anfrageninfo@digitalhealthexperts.de