AI lihtsustab meditsiinitootmise kvaliteedikontrolli

Kvaliteedikontroll on enamikus tootmisrakendustes ülioluline, kuid ebatõhus protsess. Ravimitootjad seisavad silmitsi veelgi suuremate väljakutsetega kui enamik. Nende kvaliteedistandardid on kõrgemad, kuid kui tootmine on liiga aeglane, võib see piirata juurdepääsu potentsiaalselt elupäästvatele ravimeetoditele. AI võib tööstuse jaoks asjad ümber pöörata.

Kuna masinõppe tehnikad on paranenud, on rohkem meditsiinitootjaid pöördunud tehisintellekti poole, et tõhustada ja täiustada oma kvaliteedi tagamist (QA). On lihtne mõista, miks, kuna tehisintellekti kvaliteedi tagamise eelised kehtivad kogu tootmisaja jooksul.

Kiirem teadus- ja arendustegevus

Tehisintellekti eelised farmaatsia kvaliteedikontrollis saavad alguse juba uurimis- ja arendustegevuse (R&D) faasis. Masinõppemudelid võivad simuleerida ravimite koostoimeid, et paljastada, millised ühendid võivad olla uute ravimite kõige lootustandvamad kandidaadid ilma aeganõudvate reaalmaailma testideta.

See kiirus ja täpsus võimaldasid Modernal sünteesida ja katsetada 1,000 mRNA ahelat kuus COVID-19 vaktsiinikandidaatide uurimisel. Tavapärased käsitsi meetodid suudavad toota ainult 30 ahelat sama aja jooksul.

Tehisintellekt saab kliinilise uuringu protsessi sujuvamaks muuta pärast ideaalse ravimikandidaadi valimist. See algab masinõppega mastaapsete reaalsete tulemuste ennustamine laboriuuringute põhjal. Sealt saavad AI mudelid analüüsida ka demograafilisi andmeid, et tuua esile ideaalsed piirkonnad ja populatsioonid, et testida ravimit suurema osaluse saavutamiseks.

Need tehisintellektirakendused vähendavad planeerimisfaasis aega, parandades samal ajal uurimis- ja arendustegevuse täpsust. Selle tulemusel saavutavad farmaatsiatooted algusest peale kõrgemate kvaliteedistandardite ilma rohkem aega võtmata.

Kiire ja täpne vigade tuvastamine

AI pakub tootmisprotsessis tõhusamat alternatiivi käsitsi kvaliteedikontrollile. Lõpukvaliteedikontrollid tekitavad tavaliselt kitsaskohti, kuna toodete hoolikas kontrollimine on palju aeglasem kui tootmiskiirus. See kehtib eriti ravimite kohta, kus sellised protsessid nagu krüo jahvatamine võivad tekitada osakesi 10 mikromeetrit või vähem, mis nõuavad väga täpset kontrolli.

Masinnägemine suudab neid kontrolle teha palju kiiremini kui inimene. Nad suudavad defekte kohe tuvastada, kuna võrdlevad tooteid kindlate andmetega, kuidas läbitavad kaubad välja näevad. Järelikult suudavad mõned tehisintellekti kvaliteedikontrollisüsteemid ravimeid analüüsida sama kiiresti kui tootmisliinid neid valmistavad.

Lisaks sellele, et tehisintellekt on inimestest kiirem, on see ka täpsem. Meditsiini kvaliteedikontrolli kontrollid on väga üksikasjalikud. Inimesed näevad vaeva, et neid ülesandeid vigadeta täita, kuid tehisintellekt pakub iga kord sama standardit.

Inimvigade minimeerimine tootmises

Tehisintellekt muudab kvaliteedikontrolli ka ravimitootmises sujuvamaks, muutes tootmisprotsessi veaohtlikumaks. Nii nagu masinnägemine minimeerib vead kvaliteedi testimisel, takistavad sarnased AI-rakendused neid tootmises.

Ühised robotid parandab oluliselt kokkupaneku täpsust, ja AI funktsioonid, nagu masinnägemine, muudavad need kohanemisvõimelisemaks. Järelikult suudavad automatiseeritud masinad tagada selle täpsuse isegi siis, kui muud tingimused muutuvad. Selle tulemusena vähenevad inimeste ja masinatega seotud vead.

AI saab analüüsida ka tootmisliinide digitaalseid kaksikuid, et tuua esile vigade esinemiskohad. Mõned mudelid võivad isegi soovitada võimalikke muudatusi, aidates farmaatsiaettevõtetel oma töövooge täpsustada, et kvaliteedivigade tõenäosus oleks väiksem.

Need AI-põhised täiustused tähendavad, et enne lõpliku kvaliteedikontrolli kontrollini jõudmist on ravimitel väiksema tõenäosusega vigu. Vigu ennetades, selle asemel, et neid lihtsalt tuvastada, vähendavad ravimitootjad defektsete ravimite eemaldamisele või vigade parandamisele kuluvat aega. Tänu sellele tõuseb nende toodete kvaliteet ja tootmise efektiivsus.

AI võib muuta ravimitootmise revolutsiooniliseks

Ravimitootjad seisavad silmitsi kasvava survega parandada oma läbilaskevõimet ja kvaliteedi tagamist, kuna tähelepanu rahvatervise probleemidele kasvab. Selle tegemine täielikult käsitsi töövoogudega on keeruline. AI tagab täpsuse ja kiiruse, mida need ettevõtted vajavad, et rahuldada selle nõudluse mõlemat poolt.

AI lööb juba laineid ravimitootmises, eriti teadus- ja arendustegevuse faasis. Selle suundumuse jätkudes hakkavad rohkem farmaatsiaettevõtteid seda tehnoloogiat oma protsessides kasutama ja rakendama. Aeglaselt jõuab kogu tööstusharu kõrgemate tõhususe ja kvaliteedistandarditeni, kõike seda tänu tehisintellektile.

Loe edasi Kuidas generatiivne tehisintellekt on robootikakirurgia revolutsiooni teinud