AI により医薬品製造における品質管理が合理化される

品質管理は、ほとんどの製造用途において重要ではありますが、非効率なプロセスです。医薬品生産者は、他の多くの企業よりもさらに多くの課題に直面しています。品質基準はより高いですが、生産が遅すぎると、潜在的に命を救う可能性のある治療へのアクセスが制限される可能性があります。 AI は業界の状況を好転させる可能性があります。

機械学習技術が向上するにつれ、より多くの医療メーカーが品質保証 (QA) を合理化し洗練させるために AI に注目するようになりました。 AI の QA の利点は生産スケジュール全体に適用されるため、その理由は簡単にわかります。

研究開発のスピードアップ

医薬品の品質管理における AI の利点は、研究開発 (R&D) 段階から始まります。機械学習モデルは薬物相互作用をシミュレートし、時間のかかる実際のテストを行わずに、どの化合物が新薬の最も有望な候補であるかを明らかにできます。

この速度と精度により、Moderna は合成とテストを行うことができました。 毎月 1,000 mRNA 鎖 新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のワクチン候補を研究するとき。従来の手動方法では、同じ時間枠で 30 本のストランドしか生成できませんでした。

AI は、理想的な薬剤候補を選択した後の臨床試験プロセスを効率化できます。機械学習から始まります 大規模な現実世界の結果を予測する ラボテストに基づいています。そこから、AI モデルは人口統計データを分析して、より多くの参加を得るために医薬品をテストするのに理想的な地域と人口を強調することもできます。

これらの AI アプリケーションは、研究開発の精度を向上させながら、計画段階の時間を短縮します。その結果、医薬品は時間をかけずに最初からより高い品質基準に達します。

高速かつ正確なエラー検出

AI は、生産プロセスにおける手動の品質検査に代わるより効率的な手段を提供します。製品を厳密に検査するのは製造速度よりもはるかに遅いため、最終的な QA チェックは通常ボトルネックを引き起こします。これは特に医薬品の場合に当てはまります。冷凍粉砕などのプロセスでは粒子が生成される可能性があります。 10マイクロメートル以下、高精度の検査が必要となります。

マシンビジョンは人間よりもはるかに速くこれらの検査を実行できます。製品を良品の外観に関するハードデータと比較するため、欠陥をすぐに特定できます。その結果、一部の AI 品質検査システムは、生産ラインで医薬品が製造されるのと同じくらい迅速に医薬品を分析できます。

AI は人間よりも高速であることに加えて、より正確でもあります。医薬品の QA チェックは非常に詳細を重視しています。人間はこれらのタスクをミスなく実行するのに苦労しますが、AI は毎回同じ基準を提供します。

生産における人的エラーを最小限に抑える

AI はまた、製造プロセスでエラーが発生しにくくすることで、医薬品製造における QA を合理化します。マシンビジョンが品質テストにおけるミスを最小限に抑えるのと同様に、同様の AI アプリケーションが本番環境でのミスを防ぎます。

協調ロボット 組立精度が大幅に向上、マシン ビジョンなどの AI 機能により、適応性が高まります。その結果、自動機械は、他の条件が変化した場合でも、その精度を実現できます。その結果、人的および機械関連のエラーが減少します。

AI は生産ラインのデジタル ツインを分析して、エラーが発生した場所を明らかにすることもできます。一部のモデルは潜在的な変更を示唆することもできるため、製薬会社がワークフローを改良して品質上の間違いが発生する可能性が低くなります。

こうした AI 主導の改善により、最終 QA 検査に至るまでに医薬品に欠陥が生じる可能性が低くなります。製薬メーカーは、単にミスを特定するのではなくミスを防止することで、欠陥のある医薬品の除去やエラーの修正に費やす時間を最小限に抑えることができます。その結果、製品の品質と生産効率が向上します。

AI は医薬品製造に革命をもたらす可能性がある

公衆衛生問題に対する注目が高まるにつれ、製薬メーカーはスループットと QA を向上させるというプレッシャーが増大しています。これを完全に手動のワークフローで行うのは困難です。 AI は、これらの企業がこの需要の両面を満たすために必要な精度と速度を提供します。

AI はすでに医薬品製造、特に研究開発段階で大きな波を起こしています。この傾向が続くにつれて、より多くの製薬会社がこのテクノロジーをキャッチし、自社のプロセスに導入することになるでしょう。 AI のおかげで、ゆっくりと業界全体がより高い効率と品質基準に達するでしょう。

また読む 生成 AI がロボット手術にどのような革命をもたらしたのか