ИИ оптимизирует контроль качества в производстве лекарств

Контроль качества — важный, но неэффективный процесс в большинстве производственных приложений. Производители лекарств сталкиваются с еще большими проблемами, чем большинство других. Их стандарты качества выше, но если производство будет слишком медленным, это может ограничить доступ к потенциально жизненно важным методам лечения. ИИ может изменить ситуацию в отрасли.

По мере совершенствования методов машинного обучения все больше производителей медицинской продукции обращаются к искусственному интеллекту, чтобы оптимизировать и усовершенствовать систему обеспечения качества (QA). Легко понять, почему, поскольку преимущества ИИ по обеспечению качества применяются на протяжении всего производственного цикла.

Более быстрые исследования и разработки

Преимущества ИИ в контроле качества фармацевтических препаратов начинаются на этапе исследований и разработок (НИОКР). Модели машинного обучения могут моделировать взаимодействие лекарств, чтобы выявить, какие соединения могут быть наиболее перспективными кандидатами на роль новых лекарств, без трудоемких испытаний в реальных условиях.

Такая скорость и точность позволили Moderna синтезировать и тестировать более 1,000 нитей мРНК в месяц при исследовании кандидатов на вакцину против COVID-19. Обычными ручными методами можно было произвести только 30 прядей за один и тот же период времени.

ИИ может упростить процесс клинических испытаний после выбора идеального кандидата на лекарство. Все начинается с машинного обучения прогнозирование масштабных реальных результатов на основе лабораторных тестов. Отсюда модели искусственного интеллекта также могут анализировать демографические данные, чтобы выделить идеальные районы и группы населения для тестирования лекарств для более широкого участия.

Эти приложения искусственного интеллекта позволяют сократить время на этапе планирования и одновременно повысить точность исследований и разработок. В результате фармацевтическая продукция с самого начала достигает более высоких стандартов качества, не требуя при этом больше времени.

Быстрое и точное обнаружение ошибок

ИИ предлагает более эффективную альтернативу ручному контролю качества в производственном процессе. Проверки качества на конечном этапе обычно создают узкие места, поскольку тщательная проверка продуктов намного медленнее, чем скорость производства. Это особенно справедливо в случае фармацевтических препаратов, где такие процессы, как криогенное измельчение, могут производить частицы, просто 10 микрометров или меньше, требующие очень точных проверок.

Машинное зрение может выполнять эти проверки намного быстрее, чем люди. Они могут сразу выявить дефекты, поскольку сравнивают продукты с достоверными данными о том, как выглядят приемлемые товары. Следовательно, некоторые системы контроля качества искусственного интеллекта могут анализировать фармацевтические препараты так же быстро, как их производят производственные линии.

Помимо того, что ИИ быстрее людей, он еще и более точен. Проверки качества медицинских препаратов очень детально ориентированы. Людям сложно выполнить эти задачи без ошибок, но ИИ каждый раз обеспечивает один и тот же стандарт.

Минимизация человеческих ошибок на производстве

ИИ также упрощает контроль качества в фармацевтическом производстве, делая производственный процесс менее подверженным ошибкам. Точно так же, как машинное зрение сводит к минимуму ошибки при тестировании качества, аналогичные приложения искусственного интеллекта предотвращают их на производстве.

Совместные роботы значительно повысить точность сборки, а функции искусственного интеллекта, такие как машинное зрение, делают их более адаптируемыми. Следовательно, автоматизированные машины могут обеспечивать такую ​​точность даже при изменении других условий. В результате количество человеческих и машинных ошибок снижается.

ИИ также может анализировать цифровые двойники производственных линий, чтобы выявить места возникновения ошибок. Некоторые модели могут даже предлагать потенциальные изменения, помогая фармацевтическим компаниям усовершенствовать свои рабочие процессы, чтобы снизить вероятность ошибок в области качества.

Эти улучшения, основанные на искусственном интеллекте, означают, что лекарства с меньшей вероятностью будут иметь дефекты до прохождения окончательной проверки качества. Предотвращая ошибки, а не просто выявляя их, фармацевтические производители минимизируют время, затрачиваемое на удаление дефектных лекарств или исправление ошибок. В результате повышается качество продукции и эффективность производства.

ИИ может произвести революцию в фармацевтическом производстве

Фармацевтические производители сталкиваются с растущим давлением необходимости улучшить свою производительность и контроль качества по мере роста внимания к проблемам общественного здравоохранения. Сделать это с помощью полностью ручного рабочего процесса сложно. ИИ обеспечивает точность и скорость, необходимые этим компаниям для удовлетворения обеих сторон этого спроса.

ИИ уже набирает обороты в фармацевтическом производстве, особенно на этапах исследований и разработок. По мере продолжения этой тенденции все больше фармацевтических компаний будут осваивать и внедрять эту технологию в свои процессы. Постепенно вся отрасль достигнет более высоких стандартов эффективности и качества, и все это благодаря ИИ.

Читайте также Как генеративный искусственный интеллект произвел революцию в роботизированной хирургии