Start 2025

Medizinisch-pharmazeutische Datenbanken: Verlässliche KI durch gelabelte wissenschaftliche Daten

Mit dem Beginn des Jahres 2025 setze ich meine Arbeit im Bereich medizinisch-pharmazeutischer Datenbanken konsequent fort. Mein Fokus liegt auf der Entwicklung von Datenbanken, die gelabelte und geprüfte wissenschaftliche Daten nutzen, um eine zuverlässige Grundlage für Analysen, Forschung und Entscheidungsfindung zu schaffen.

Ein entscheidender Vorteil dieses Ansatzes ist die Nachvollziehbarkeit und Prüfbarkeit der enthaltenen Informationen. Während viele KI-Modelle auf unstrukturierte oder nicht verifizierte Daten zurückgreifen, basiert mein System auf medizinisch-pharmazeutischen Forschungsdaten, die explizit klassifiziert und überprüft sind. Dies gewährleistet eine hohe Qualität und ermöglicht gezielte Abfragen sowie eine transparente Herleitung von Schlussfolgerungen.

Symbolische Wissenscodierung vs. Neuronale Netze: Zwei KI-Paradigmen im Vergleich

In der KI gibt es zwei grundlegende Ansätze zur Wissensverarbeitung, die auch in der medizinischen Datenanalyse eine Rolle spielen:

🔹 Symbolische Wissenscodierung (Deskriptive Logik, Prolog)

• Hier wird Wissen explizit in Regeln und logischen Beziehungen dargestellt.
• In einer medizinischen Datenbank könnte eine Regel lauten:
  „Wenn ein Patient Symptome X und Y zeigt, dann könnte Krankheit Z vorliegen.“
• Diese Art der KI ist nachvollziehbar, da die Entscheidungswege direkt geprüft und erklärt werden können.

🔹 Neuronale Netze (Deep Learning)

• Hier lernt das System aus großen Datenmengen durch die Anpassung von Gewichten in einem Netzwerk von Neuronen.
• Es erkennt Muster, kann aber oft nicht genau erklären, warum eine bestimmte Entscheidung getroffen wurde („Black Box“-Problem).
• In der Medizin führt dies zu beeindruckenden Fortschritten, etwa in der automatischen Bildauswertung, birgt aber Herausforderungen in der Transparenz und Reproduzierbarkeit.

Mein Ansatz verbindet diese beiden Welten: Prüfbare, gelabelte medizinische Daten sorgen für eine fundierte Basis, während moderne KI-Techniken dort zum Einsatz kommen, wo sie echten Mehrwert bieten – z. B. in der Mustererkennung oder der Vorhersage von Wechselwirkungen.

Mit diesem Konzept starte ich ins Jahr 2025, um weiterhin verlässliche und transparente Lösungen für die medizinisch-pharmazeutische Forschung bereitzustellen. 🚀