AI strømliner kvalitetskontrol i medicinfremstilling

Kvalitetskontrol er en afgørende, men ineffektiv proces i de fleste fremstillingsapplikationer. Medicinproducenter står over for endnu flere udfordringer end de fleste. Deres kvalitetsstandarder er højere, men hvis produktionen er for langsom, kan det begrænse adgangen til potentielt livreddende behandlinger. AI kunne vende tingene for industrien.

Efterhånden som maskinlæringsteknikker er blevet forbedret, har flere medicinske producenter henvendt sig til kunstig intelligens for at strømline og forfine deres kvalitetssikring (QA). Det er let at se hvorfor, da AI's QA-fordele gælder på tværs af hele produktionstidslinjen.

Hurtigere R&D

AI's fordele inden for farmaceutisk kvalitetskontrol begynder i forsknings- og udviklingsfasen (F&U). Maskinlæringsmodeller kan simulere lægemiddelinteraktioner for at afsløre, hvilke forbindelser der kan være de mest lovende kandidater til ny medicin uden tidskrævende tests fra den virkelige verden.

Denne hastighed og nøjagtighed gjorde det muligt for Moderna at syntetisere og teste 1,000 mRNA-strenge om måneden når man forsker i COVID-19-vaccinekandidater. Konventionelle, manuelle metoder kunne kun producere 30 strenge i samme tidsramme.

AI kan strømline den kliniske forsøgsproces efter at have valgt en ideel lægemiddelkandidat. Det starter med maskinlæring forudsige resultater i den virkelige verden i stor skala baseret på laboratorietests. Derfra kan AI-modeller også analysere demografiske data for at fremhæve ideelle områder og populationer til at teste en medicin for større deltagelse.

Disse AI-applikationer fører til mindre tid i planlægningsfasen, mens de forbedrer F&U-nøjagtigheden. Som et resultat når farmaceutiske produkter højere kvalitetsstandarder fra starten uden at tage mere tid.

Hurtig, nøjagtig fejldetektion

AI tilbyder et mere effektivt alternativ til manuelle kvalitetsinspektioner i produktionsprocessen. End-of-line QA-tjek skaber typisk flaskehalse, da nøje inspektion af produkter er meget langsommere end fremstillingshastigheden. Det er især tilfældet med lægemidler, hvor processer som kryoformaling kun kan producere partikler 10 mikrometer eller mindre, der kræver meget præcise inspektioner.

Maskinsyn kan udføre disse inspektioner meget hurtigere end mennesker. De kan identificere fejl med det samme, fordi de sammenligner produkter med hårde data om, hvordan holdbare varer ser ud. Som følge heraf kan nogle AI-kvalitetsinspektionssystemer analysere lægemidler lige så hurtigt, som produktionslinjerne fremstiller dem.

Ud over at være hurtigere end mennesker, er AI også mere præcis. Medicin QA-tjek er meget detaljeorienteret. Mennesker kæmper for at udføre disse opgaver uden fejl, men AI leverer den samme standard hver gang.

Minimering af menneskelige fejl i produktionen

AI strømliner også QA i farmaceutisk fremstilling ved at gøre produktionsprocessen mindre fejltilbøjelig. Ligesom maskinsyn minimerer fejl i kvalitetstestning, forhindrer lignende AI-applikationer dem i produktionen.

Samarbejdende robotter forbedre monteringspræcisionen markant, og AI-funktioner som machine vision gør dem mere tilpasningsdygtige. Derfor kan automatiserede maskiner levere den nøjagtighed, selv når andre forhold ændrer sig. Menneskelige og maskinrelaterede fejl falder som følge heraf.

AI kan også analysere digitale tvillinger af produktionslinjer for at fremhæve, hvor der opstår fejl. Nogle modeller kan endda foreslå potentielle ændringer, der hjælper farmavirksomheder med at forfine deres arbejdsgange for at gøre kvalitetsfejl mindre sandsynlige.

Disse AI-drevne forbedringer betyder, at medicin er mindre tilbøjelig til at have fejl, før de når den endelige QA-inspektion. Ved at forhindre fejl i stedet for blot at identificere dem, minimerer lægemiddelproducenter den tid, der bruges på at fjerne defekt medicin eller rette fejl. Deres produktkvalitet og produktionseffektivitet øges som et resultat.

AI kunne revolutionere farmaceutisk fremstilling

Farmaproducenter står over for et stigende pres for at forbedre deres gennemløb og kvalitetssikring, efterhånden som opmærksomheden omkring folkesundhedsproblemer vokser. At gøre det med helt manuelle arbejdsgange er udfordrende. AI giver den nøjagtighed og hastighed, som disse virksomheder har brug for for at imødekomme begge sider af denne efterspørgsel.

AI laver allerede bølger inden for farmaceutisk fremstilling, især i R&D-faserne. Efterhånden som denne tendens fortsætter, vil flere farmavirksomheder fange og implementere denne teknologi i deres processer. Langsomt vil hele industrien nå højere effektivitet og kvalitetsstandarder, alt sammen takket være AI.

Læs også Hvordan generativ AI har revolutioneret robotkirurgi