Dienstag, 20 Januar 2026 13:27

ReadyAI: Auf dem Weg zur Integration von KI in die Risikobewertung von Chemikalien Empfehlung

Ein multidisziplinäres Konsortium aus europäischen Wissenschaftlern, Regulierungs- sowie Rechtsexperten hat ein Projekt mit dem Namen ReadyAI ins Leben gerufen, um den Vorbehalt der Regulationsbehörden gegenüber dem Einsatz von künstlicher Intelligenz bei der Interpretation von Risiken von Chemikalien entgegenzuwirken.


Die Integration künstlicher Intelligenz in die Risikobewertung von Chemikalien entwickelt sich zu einem leistungsstarken Ansatz, um die Interpretation komplexer toxikologischer Daten zu verbessern und Sicherheitsbewertungen zu beschleunigen. Die regulatorische Akzeptanz von KI ist jedoch aufgrund von Bedenken hinsichtlich Transparenz, Erklärbarkeit und Vertrauenswürdigkeit nach wie vor begrenzt. Deshalb wurde das Projekt ReadyAI der Europäischen Partnerschaft zur Bewertung von Risiken durch Chemikalien (PARC) ins Leben gerufen, um diese Herausforderungen anzugehen.

ReadyAI zielt darauf ab, ein praktisches, evidenzbasiertes Bewertungssystem zu liefern, mit dem Regulierungsbehörden beurteilen können, ob KI-Tools für die Entscheidungsfindung ausreichend zuverlässig sind. Gleichermaßen sollen Entwickler dabei unterstützt werden, die regulatorischen Anforderungen zu erfüllen. Durch die Überbrückung der Kluft zwischen KI-Innovation und regulatorischer Anwendbarkeit trägt ReadyAI zur verantwortungsvollen Integration von KI in Rahmenwerke zur Bewertung der Chemikaliensicherheit bei und unterstützt letztlich den Schutz der menschlichen Gesundheit und der Umwelt.

Quelle und weitere Informationen:
de Paula Souza. J., Blum, J., Maran, U., Sild, S., Dawson, L., Čavoški, A., Holden, L., Lee, R., Karnel, V., Meusburger, L., Fraize-Frontier. S., Walsh, A., Rivière, G., Raitano, G., Roncaglioni, A., Di Consiglio, E., Tcheremenskaia, O., Bossa, C., Wendt-Rasch, L., Puzyn, T. & Fritsche, E. (2026). Advancing the implementation of artificial intelligence in regulatory frameworks for chemical safety assessment by defining robust readiness criteria. Front. Artif. Intell. 8:1738770. doi: 10.3389/frai.2025.1738770. https://www.frontiersin.org/journals/artificial-intelligence/articles/10.3389/frai.2025.1738770/full