AI effektiviserer kvalitetskontrollen i medisinproduksjon

Kvalitetskontroll er en avgjørende, men ineffektiv prosess i de fleste produksjonsapplikasjoner. Medisinprodusenter møter enda flere utfordringer enn de fleste. Kvalitetsstandardene deres er høyere, men hvis produksjonen går for sakte, kan det begrense tilgangen til potensielt livreddende behandlinger. AI kan snu ting for industrien.

Etter hvert som maskinlæringsteknikker har blitt bedre, har flere medisinske produsenter vendt seg til AI for å effektivisere og avgrense kvalitetssikringen (QA). Det er lett å se hvorfor, siden AIs QA-fordeler gjelder for hele produksjonstidslinjen.

Raskere FoU

AIs fordeler innen farmasøytisk kvalitetskontroll begynner i forsknings- og utviklingsfasen (FoU). Maskinlæringsmodeller kan simulere legemiddelinteraksjoner for å avsløre hvilke forbindelser som kan være de mest lovende kandidatene for nye medisiner uten tidkrevende virkelige tester.

Denne hastigheten og nøyaktigheten tillot Moderna å syntetisere og teste over 1,000 mRNA-tråder i måneden når du forsker på COVID-19-vaksinkandidater. Konvensjonelle, manuelle metoder kunne bare produsere 30 tråder i samme tidsramme.

AI kan strømlinjeforme den kliniske utprøvingsprosessen etter å ha valgt en ideell medikamentkandidat. Det starter med maskinlæring forutsi utfall i den virkelige verden i stor skala basert på laboratorietester. Derfra kan AI-modeller også analysere demografiske data for å fremheve ideelle områder og populasjoner for å teste en medisin for større deltakelse.

Disse AI-applikasjonene fører til mindre tid i planleggingsfasen samtidig som de forbedrer FoU-nøyaktigheten. Som et resultat når farmasøytiske produkter høyere kvalitetsstandarder fra starten uten å ta mer tid.

Rask, nøyaktig feildeteksjon

AI tilbyr et mer effektivt alternativ til manuelle kvalitetsinspeksjoner i produksjonsprosessen. End-of-line QA-kontroller skaper vanligvis flaskehalser, siden nøye inspeksjon av produkter er mye langsommere enn produksjonshastigheten. Det er spesielt tilfellet med legemidler, der prosesser som kryosliping kan produsere partikler bare 10 mikrometer eller mindre, som krever svært nøyaktige inspeksjoner.

Maskinsyn kan utføre disse inspeksjonene mye raskere enn mennesker. De kan identifisere feil umiddelbart fordi de sammenligner produkter med harde data om hvordan farbare varer ser ut. Følgelig kan noen AI-kvalitetsinspeksjonssystemer analysere legemidler like raskt som produksjonslinjene lager dem.

I tillegg til å være raskere enn mennesker, er AI også mer nøyaktig. Medisin QA-sjekker er svært detaljorienterte. Mennesker sliter med å utføre disse oppgavene uten feil, men AI leverer samme standard hver gang.

Minimere menneskelige feil i produksjonen

AI effektiviserer også QA i farmasøytisk produksjon ved å gjøre produksjonsprosessen mindre utsatt for feil. Akkurat som maskinsyn minimerer feil i kvalitetstesting, forhindrer lignende AI-applikasjoner dem i produksjon.

Samarbeidende roboter forbedre monteringspresisjonen betydelig, og AI-funksjoner som maskinsyn gjør dem mer tilpasningsdyktige. Følgelig kan automatiserte maskiner levere den nøyaktigheten selv når andre forhold endres. Menneskelige og maskinrelaterte feil reduseres som et resultat.

AI kan også analysere digitale tvillinger av produksjonslinjer for å fremheve hvor feil oppstår. Noen modeller kan til og med foreslå potensielle endringer, og hjelpe farmaselskaper med å avgrense arbeidsflytene sine for å gjøre kvalitetsfeil mindre sannsynlige.

Disse AI-drevne forbedringene betyr at det er mindre sannsynlig at medisiner har feil før de når den endelige QA-inspeksjonen. Ved å forhindre feil i stedet for bare å identifisere dem, minimerer farmasøytiske produsenter tiden brukt på å fjerne defekte medisiner eller fikse feil. Deres produktkvalitet og produksjonseffektivitet øker som et resultat.

AI kan revolusjonere farmasøytisk produksjon

Legemiddelprodusenter møter økende press for å forbedre sin gjennomstrømning og kvalitetssikring etter hvert som oppmerksomheten rundt folkehelsespørsmål øker. Å gjøre det med helt manuelle arbeidsflyter er utfordrende. AI gir nøyaktigheten og hastigheten disse selskapene trenger for å møte begge sider av denne etterspørselen.

AI lager allerede bølger innen farmasøytisk produksjon, spesielt i FoU-fasene. Etter hvert som denne trenden fortsetter, vil flere farmasøytiske selskaper fange opp og implementere denne teknologien i sine prosesser. Sakte vil hele industrien nå høyere effektivitets- og kvalitetsstandarder, alt takket være AI.

Les også Hvordan generativ AI har revolusjonert robotkirurgi