L’IA rationalise le contrôle qualité dans la fabrication de médicaments

Le contrôle qualité est un processus crucial mais inefficace dans la plupart des applications de fabrication. Les producteurs de médicaments sont confrontés à des défis encore plus nombreux que la plupart des autres. Leurs normes de qualité sont plus élevées, mais si la production est trop lente, cela pourrait limiter l’accès à des traitements potentiellement vitaux. L’IA pourrait changer la donne pour l’industrie.

À mesure que les techniques d’apprentissage automatique se sont améliorées, de plus en plus de fabricants de produits médicaux se sont tournés vers l’IA pour rationaliser et affiner leur assurance qualité (AQ). Il est facile de comprendre pourquoi puisque les avantages de l’IA en matière d’assurance qualité s’appliquent à l’ensemble du calendrier de production.

Une R&D plus rapide

Les avantages de l’IA en matière de contrôle qualité pharmaceutique commencent dès la phase de recherche et développement (R&D). Les modèles d’apprentissage automatique peuvent simuler les interactions médicamenteuses pour révéler quels composés pourraient être les candidats les plus prometteurs pour de nouveaux médicaments sans tests fastidieux dans le monde réel.

Cette rapidité et cette précision ont permis à Moderna de synthétiser et de tester 1,000 XNUMX brins d'ARNm par mois lors de la recherche de candidats vaccins contre la COVID-19. Les méthodes manuelles conventionnelles ne pouvaient produire que 30 brins dans le même laps de temps.

L’IA peut rationaliser le processus d’essai clinique après avoir sélectionné un candidat médicament idéal. Cela commence par l'apprentissage automatique prédire les résultats du monde réel à grande échelle basé sur des tests en laboratoire. À partir de là, les modèles d’IA peuvent également analyser les données démographiques pour mettre en évidence les zones et les populations idéales pour tester un médicament en vue d’une plus grande participation.

Ces applications d’IA permettent de gagner moins de temps dans la phase de planification tout en améliorant la précision de la R&D. En conséquence, les produits pharmaceutiques atteignent dès le départ des normes de qualité plus élevées, sans prendre plus de temps.

Détection d'erreur rapide et précise

L’IA offre une alternative plus efficace aux contrôles qualité manuels dans le processus de production. Les contrôles d'assurance qualité en fin de ligne créent généralement des goulots d'étranglement, car l'inspection minutieuse des produits est beaucoup plus lente que la vitesse de fabrication. C'est particulièrement le cas dans le secteur pharmaceutique, où des processus tels que le cryobroyage peuvent produire des particules simplement 10 micromètres ou moins, nécessitant des inspections très précises.

La vision industrielle peut effectuer ces inspections beaucoup plus rapidement que les humains. Ils peuvent identifier les défauts immédiatement car ils comparent les produits à des données concrètes sur l'apparence des éléments passables. Par conséquent, certains systèmes d’inspection qualité par IA peuvent analyser les produits pharmaceutiques aussi rapidement que les chaînes de production les fabriquent.

En plus d’être plus rapide que les humains, l’IA est également plus précise. Les contrôles d’assurance qualité des médicaments sont très minutieux. Les humains ont du mal à effectuer ces tâches sans erreurs, mais l’IA offre à chaque fois le même niveau de qualité.

Minimiser les erreurs humaines dans la production

L’IA rationalise également l’assurance qualité dans la fabrication pharmaceutique en rendant le processus de production moins sujet aux erreurs. Tout comme la vision industrielle minimise les erreurs lors des tests de qualité, des applications d’IA similaires les empêchent en production.

Robots collaboratifs améliorer considérablement la précision de l'assemblage, et les fonctionnalités d'IA telles que la vision industrielle les rendent plus adaptables. Par conséquent, les machines automatisées peuvent fournir cette précision même lorsque d’autres conditions changent. Les erreurs humaines et liées aux machines diminuent ainsi.

L’IA peut également analyser les jumeaux numériques des lignes de production pour mettre en évidence les endroits où les erreurs se produisent. Certains modèles peuvent même suggérer des changements potentiels, aidant ainsi les sociétés pharmaceutiques à affiner leurs flux de travail afin de réduire le risque d'erreurs de qualité.

Ces améliorations basées sur l’IA signifient que les médicaments sont moins susceptibles de présenter des défauts avant d’atteindre l’inspection finale d’assurance qualité. En évitant les erreurs au lieu de simplement les identifier, les fabricants de produits pharmaceutiques minimisent le temps passé à retirer les médicaments défectueux ou à corriger les erreurs. La qualité de leurs produits et l’efficacité de leur production augmentent ainsi.

L’IA pourrait révolutionner la fabrication pharmaceutique

Les fabricants pharmaceutiques sont confrontés à une pression croissante pour améliorer leur production et leur contrôle qualité à mesure que l’attention portée aux problèmes de santé publique augmente. Faire cela avec des flux de travail entièrement manuels est un défi. L’IA offre la précision et la rapidité dont ces entreprises ont besoin pour répondre aux deux aspects de cette demande.

L’IA fait déjà des vagues dans la fabrication pharmaceutique, notamment dans les phases de R&D. À mesure que cette tendance se poursuit, de plus en plus d’entreprises pharmaceutiques adopteront et mettront en œuvre cette technologie dans leurs processus. Petit à petit, l’ensemble du secteur atteindra des normes d’efficacité et de qualité plus élevées, tout cela grâce à l’IA.

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