5. ACDM Symposium: KI in klinischen Studien

Beim 5. ACDM Symposium zu Künstlicher Intelligenz in klinischen Studien (23.-24. Juni 2026, London) ist QFINITY vor Ort – vertreten durch COO Marcus Schwabedissen, der die Diskussionsrunde „Turning AI into Impact: Real-World Applications in Clinical Data Management“ mitleitet.

QFINITY ist beim 5. jährlichen ACDM Symposium zu Künstlicher Intelligenz in klinischen Studien vor Ort, das am 23. und 24. Juni 2026 in London stattfindet. Das Symposium bringt Fachleute aus Pharmaunternehmen, CROs und Technologieanbietern zusammen, um über die aktuelle und zukünftige Rolle von KI in klinischen Studien zu diskutieren. Im Mittelpunkt stehen praxisnahe Einblicke, reale Fallstudien, Expertendiskussionen und Austauschmöglichkeiten zu Themen wie Agentic AI, KI-Strategien, praktischen Implementierungserfahrungen und der nächsten Entwicklungsphase von KI in klinischen Studien.

QFINITY wird durch Marcus Schwabedissen vertreten, COO und Consultant bei QFINITY. Mit seiner umfangreichen Erfahrung in GxP-regulierten Life-Science- und IT-Umgebungen, computergestützter Systemvalidierung, IT-Qualitätsmanagement, Risikomanagement und regulatorischer Compliance bringt er eine praxisorientierte Perspektive auf den verantwortungsvollen und regelkonformen Einsatz KI-gestützter Systeme in regulierten Umgebungen ein.

Gemeinsam mit Jennifer Duff und Tim Armitage leitet Marcus Schwabedissen die Diskussionsrunde „Turning AI into Impact: Real-World Applications in Clinical Data Management“. Im Fokus steht, wo KI im klinischen Datenmanagement bereits heute echten Mehrwert schafft, wo die Umsetzung herausfordernd bleibt und welche organisatorischen, technischen und regulatorischen Voraussetzungen nötig sind, um das Potenzial von KI in messbare Wirkung zu übersetzen.

Für QFINITY ist das Symposium eine wichtige Gelegenheit, sich mit internationalen Expertinnen und Experten auszutauschen und praktische Ansätze zu KI-Governance, Validierung, Datenintegrität und Lebenszyklus-Management zu diskutieren – dazu, wie KI kontrolliert, risikobasiert und auditfähig in regulierten Umgebungen eingesetzt werden kann.