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SUMMARY:PHUSE EU Connect 2026
DESCRIPTION:Vom 15. bis 18. November findet die PHUSE EU Connect 2026 erstm
 als in Glasgow statt. Die internationale Konferenz bietet Fachleuten aus Li
 fe Sciences, klinischer Forschung und Data Science eine Plattform, um aktue
 lle Entwicklungen zu diskutieren, Erfahrungen aus der Praxis zu teilen und 
 neue Ansätze für datengetriebene Prozesse in der Pharmaindustrie kennenzule
 rnen.\n\nDas Programm umfasst Vorträge, interaktive Sessions und zahlreiche
  Möglichkeiten zum fachlichen Austausch. Themen wie AI und Agentic AI, Open
 -Source-Technologien, Automatisierung und moderne Datenprozesse spielen dab
 ei eine zentrale Rolle.\n\nAuch HMS ist 2026 wieder vor Ort und bringt Erfa
 hrungen aus konkreten Projekten und Anwendungen in der Pharmaindustrie ein.
 \n\nZur offizielen PHUSE EU Connect Seite \n\nUnser Beitrag zur PHUSE\n\n\n
 \nTalk\n\nWhat Is an AI Agent, and How Can It Be Built and Tailored for Pha
 rma Use Cases?\n\nPratik Khanna\n\nAI Agents bilden die Grundlage von Agent
 ic AI und erweitern die Fähigkeiten von KI-Modellen, indem sie Aufgaben eig
 enständig bearbeiten, mit ihrer Umgebung interagieren und verschiedene Werk
 zeuge und Datenquellen nutzen können.\n\nIn dieser einsteigerfreundlichen S
 ession zeigt Pratik Khanna anhand eines Exploratory-Data-Analysis-(EDA)-Age
 nten, wie solche Systeme aufgebaut und gezielt für konkrete Anwendungsfälle
  angepasst werden können. Die Live-Demo verbindet Datenzugriff, Datenberein
 igung, Exploration und Visualisierung mit Report- und Codegenerierung sowie
  Machine Learning in einem interaktiven Workflow. Das Beispiel verdeutlicht
 , wie sich das zugrunde liegende Agentenkonzept auf unterschiedliche Workfl
 ows in der Pharmaindustrie übertragen lässt.\n\n\n\nTalk\n\nHepCHAT: Accele
 rating DILI Drug Safety Assessment with Knowledge Graph-Powered AI Agents\n
 \nPascal Sanchez (HMS Analytical Software), Cecília Nunes (Merck)\n\nDrug-I
 nduced Liver Injury (DILI) ist eine wichtige Ursache für das Scheitern von 
 Wirkstoffen in der Entwicklung und für Marktrücknahmen. Die Bewertung entsp
 rechender Risiken erfordert die Zusammenführung von Informationen aus zahlr
 eichen spezialisierten Datenbanken und wissenschaftlichen Quellen.\n\nHepCH
 AT ist ein Human-in-the-Loop-KI-Assistent, der diesen Prozess unterstützt. 
 Mehr als 50 wissenschaftliche Quellen werden in einem Neo4j Knowledge Graph
  zusammengeführt. Nutzer können Fragen in natürlicher Sprache stellen und e
 rhalten quellenbasierte Antworten aus einer zentralen Wissensbasis.\n\nDas 
 System setzt auf einen mehrstufigen Agenten-Workflow: Ein Planning Agent ze
 rlegt komplexe Fragen, spezialisierte Agents kombinieren Retrieval Augmente
 d Generation (RAG) mit semantischer Suche und Query Generation, und ein Ref
 erence Agent stellt die korrekte Zuordnung der Quellen sicher. So soll HepC
 HAT fragmentiertes pharmazeutisches Wissen schneller für fundierte Entschei
 dungen zur Arzneimittelsicherheit nutzbar machen.\n\n \n\nTalk\n\nEstablish
 ing a Qualified R Package for PK/PD Analysis After SAS Migration\n\nCorinna
  Stöckinger (Boehringer Ingelheim), Milena Kraus (HMS Analytical Software)\
 n\nAus einer GenAI-gestützten Migration von bestehendem SAS-Code ist mit pk
 adsbuildr ein R-natives Paket für PK/PD-Analysen entstanden. Es bietet stan
 dardisierte Templates für Datentransformationen sowie mehr als 40 domänensp
 ezifische Funktionen, unter anderem für Imputation, Baseline-Ableitungen, D
 ate-Time-Verarbeitung und Konsistenzprüfungen.\n\nNeben der fachlichen Funk
 tionalität wurde ein vollständiger Software Development Lifecycle mit Versi
 onskontrolle, Unit Tests, strukturierter Dokumentation und Spezifikationen 
 als Grundlage für die interne Qualifizierung des R-Pakets etabliert. Ergänz
 ende AI-Werkzeuge unterstützen statistische Programmierer dabei, die Templa
 tes an studienspezifische Anforderungen anzupassen.\n\nDer Vortrag gibt Ein
 blicke in das R-Paket, den Qualifizierungsprozess und die praktische Unters
 tützung von Statistical Programmers im Arbeitsalltag.
LOCATION:SEC – Scottish Event Campus
DTSTAMP:20261005T123732Z
DTSTART:20261115T080000Z
DTEND:20261118T160000Z
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