Sztuczna inteligencja usprawnia kontrolę jakości w produkcji leków

Kontrola jakości jest kluczowym, ale nieefektywnym procesem w większości zastosowań produkcyjnych. Producenci leków stoją przed jeszcze większymi wyzwaniami niż większość. Ich standardy jakości są wyższe, ale zbyt wolna produkcja może ograniczyć dostęp do terapii potencjalnie ratujących życie. Sztuczna inteligencja może zmienić sytuację w branży.

W miarę udoskonalania technik uczenia maszynowego coraz więcej producentów wyrobów medycznych zwróciło się ku sztucznej inteligencji, aby usprawnić i udoskonalić zapewnianie jakości (QA). Łatwo zrozumieć dlaczego, ponieważ korzyści zapewniane przez sztuczną inteligencję w zakresie kontroli jakości mają zastosowanie na całej osi czasu produkcji.

Szybsze badania i rozwój

Zalety sztucznej inteligencji w kontroli jakości farmaceutycznej zaczynają się w fazie badań i rozwoju (R&D). Modele uczenia maszynowego mogą symulować interakcje leków, aby ujawnić, które związki mogą być najbardziej obiecującymi kandydatami na nowe leki, bez czasochłonnych testów w warunkach rzeczywistych.

Ta szybkość i dokładność pozwoliły Modernie na syntezę i ponowne testowanie 1,000 nici mRNA miesięcznie podczas badania kandydatów na szczepionkę przeciwko Covid-19. Konwencjonalne, ręczne metody mogą wyprodukować tylko 30 pasm w tym samym czasie.

Sztuczna inteligencja może usprawnić proces badań klinicznych po wybraniu idealnego kandydata na lek. Zaczyna się od uczenia maszynowego przewidywanie na dużą skalę wyników w świecie rzeczywistym w oparciu o badania laboratoryjne. Stamtąd modele AI mogą również analizować dane demograficzne, aby wyróżnić idealne obszary i populacje do przetestowania leku w celu zwiększenia uczestnictwa.

Te zastosowania sztucznej inteligencji skracają czas na etapie planowania, poprawiając jednocześnie dokładność prac badawczo-rozwojowych. W rezultacie produkty farmaceutyczne od samego początku osiągają wyższe standardy jakości, nie zajmując więcej czasu.

Szybkie i dokładne wykrywanie błędów

Sztuczna inteligencja stanowi wydajniejszą alternatywę dla ręcznych kontroli jakości w procesie produkcyjnym. Kontrole jakości na końcu linii zwykle tworzą wąskie gardła, ponieważ dokładna kontrola produktów jest znacznie wolniejsza niż prędkość produkcji. Dzieje się tak zwłaszcza w przypadku środków farmaceutycznych, gdzie procesy takie jak mielenie kriogeniczne mogą po prostu wytwarzać cząstki 10 mikrometrów lub mniej, wymagające bardzo precyzyjnych kontroli.

Widzenie maszynowe może przeprowadzać te kontrole znacznie szybciej niż ludzie. Mogą natychmiast zidentyfikować wady, ponieważ porównują produkty z twardymi danymi na temat tego, jak wyglądają produkty, które są zadowalające. W rezultacie niektóre systemy kontroli jakości AI mogą analizować farmaceutyki tak szybko, jak robią to linie produkcyjne.

Sztuczna inteligencja jest nie tylko szybsza od ludzi, ale także dokładniejsza. Kontrole jakości leków są bardzo szczegółowe. Ludzie mają trudności z wykonaniem tych zadań bez błędów, ale sztuczna inteligencja za każdym razem zapewnia ten sam standard.

Minimalizacja błędów ludzkich w produkcji

Sztuczna inteligencja usprawnia także kontrolę jakości w produkcji farmaceutycznej, czyniąc proces produkcyjny mniej podatnym na błędy. Tak jak wizja maszynowa minimalizuje błędy w testach jakości, tak podobne aplikacje AI zapobiegają im w produkcji.

Roboty współpracujące znacznie poprawiają precyzję montażu, a funkcje sztucznej inteligencji, takie jak widzenie maszynowe, zwiększają ich elastyczność. W rezultacie zautomatyzowane maszyny mogą zapewnić tę dokładność nawet wtedy, gdy zmienią się inne warunki. W rezultacie zmniejsza się liczba błędów ludzkich i maszynowych.

Sztuczna inteligencja może także analizować cyfrowe bliźniaki linii produkcyjnych, aby wskazać miejsca występowania błędów. Niektóre modele mogą nawet sugerować potencjalne zmiany, pomagając firmom farmaceutycznym udoskonalić przepływ pracy, aby zmniejszyć prawdopodobieństwo błędów związanych z jakością.

Te udoskonalenia oparte na sztucznej inteligencji oznaczają mniejsze prawdopodobieństwo wystąpienia wad w lekach przed końcową inspekcją kontroli jakości. Zapobiegając błędom, zamiast po prostu je identyfikować, producenci farmaceutyków minimalizują czas spędzony na usuwaniu wadliwych leków lub naprawianiu błędów. Dzięki temu wzrasta jakość ich produktów i wydajność produkcji.

Sztuczna inteligencja może zrewolucjonizować produkcję farmaceutyczną

Producenci produktów farmaceutycznych stają w obliczu rosnącej presji poprawy wydajności i jakości w miarę wzrostu uwagi poświęcanej kwestiom zdrowia publicznego. Wykonanie tego przy całkowicie ręcznych przepływach pracy jest wyzwaniem. Sztuczna inteligencja zapewnia dokładność i szybkość, których te firmy potrzebują, aby sprostać obu stronom tego zapotrzebowania.

Sztuczna inteligencja już robi furorę w produkcji farmaceutycznej, zwłaszcza na etapach badań i rozwoju. W miarę utrzymywania się tej tendencji coraz więcej firm farmaceutycznych będzie wykorzystywać tę technologię i wdrażać ją w swoich procesach. Powoli cała branża będzie osiągać wyższe standardy wydajności i jakości, a wszystko to dzięki sztucznej inteligencji.

Przeczytaj również Jak generatywna sztuczna inteligencja zrewolucjonizowała chirurgię robotyczną