AI оптимізує контроль якості у виробництві ліків

Контроль якості є важливим, але неефективним процесом у більшості виробничих застосувань. Виробники ліків стикаються з ще більшими проблемами, ніж більшість. Їхні стандарти якості є вищими, але якщо виробництво йде надто повільно, це може обмежити доступ до потенційно життєво важливих методів лікування. ШІ може змінити ситуацію в галузі.

З удосконаленням методів машинного навчання все більше виробників медичних виробів звертаються до штучного інтелекту, щоб упорядкувати та вдосконалити систему забезпечення якості (QA). Легко зрозуміти, чому, оскільки переваги AI QA застосовуються протягом усього періоду виробництва.

Швидше дослідження та розробки

Переваги ШІ у фармацевтичному контролі якості починаються на етапі досліджень і розробок (НДДКР). Моделі машинного навчання можуть імітувати взаємодію ліків, щоб виявити, які сполуки можуть бути найбільш перспективними кандидатами на нові ліки без трудомістких тестів у реальному світі.

Така швидкість і точність дозволили Moderna синтезувати та тестувати 1,000 ниток мРНК на місяць під час дослідження кандидатів на вакцину проти COVID-19. Звичайні ручні методи можуть виробляти лише 30 ниток за один і той самий проміжок часу.

ШІ може оптимізувати процес клінічних випробувань після вибору ідеального препарату-кандидата. Це починається з машинного навчання прогнозування масштабних результатів у реальному світі на основі лабораторних досліджень. Звідти моделі штучного інтелекту також можуть аналізувати демографічні дані, щоб виділити ідеальні території та населення для тестування ліків для більшої участі.

Ці програми штучного інтелекту скорочують час на етапі планування, одночасно підвищуючи точність досліджень і розробок. Як наслідок, фармацевтичні продукти досягають вищих стандартів якості з самого початку, не займаючи більше часу.

Швидке та точне виявлення помилок

ШІ пропонує ефективнішу альтернативу ручним перевіркам якості в процесі виробництва. Перевірки якості наприкінці лінії зазвичай створюють вузькі місця, оскільки ретельна перевірка продуктів набагато повільніша, ніж швидкість виробництва. Особливо це стосується фармацевтичних препаратів, де такі процеси, як кріоподрібнення, можуть утворювати частки просто 10 мікрометрів або менше, що вимагає високоточних перевірок.

Машинний зір може виконувати ці перевірки набагато швидше, ніж люди. Вони можуть миттєво виявити дефекти, оскільки порівнюють продукти з надійними даними про те, як виглядають предмети, які можна пройти. Отже, деякі системи перевірки якості ШІ можуть аналізувати фармацевтичні препарати так само швидко, як це роблять виробничі лінії.

Штучний інтелект не тільки швидший за людей, але й точніший. Перевірки якості медицини є дуже детальними. Людям важко виконувати ці завдання без помилок, але штучний інтелект щоразу забезпечує той самий стандарт.

Мінімізація людських помилок у виробництві

AI також оптимізує контроль якості у фармацевтичному виробництві, роблячи виробничий процес менш схильним до помилок. Подібно до того, як машинний зір мінімізує помилки під час тестування якості, подібні додатки ШІ запобігають їм у виробництві.

Роботи, що працюють разом значно підвищити точність складання, а такі функції ШІ, як машинний зір, роблять їх більш адаптованими. Отже, автоматизовані машини можуть забезпечувати таку точність навіть за інших умов. В результаті кількість помилок, пов’язаних із роботою людини та машиною, зменшується.

Штучний інтелект також може аналізувати цифрові двійники виробничих ліній, щоб виявити, де виникають помилки. Деякі моделі можуть навіть пропонувати потенційні зміни, допомагаючи фармацевтичним компаніям удосконалити свої робочі процеси, щоб зменшити ймовірність помилок у якості.

Ці вдосконалення, керовані штучним інтелектом, означають, що ліки з меншою ймовірністю матимуть недоліки до досягнення остаточної перевірки якості. Запобігаючи помилкам замість того, щоб просто їх ідентифікувати, фармацевтичні виробники мінімізують час, витрачений на видалення дефектних ліків або виправлення помилок. В результаті підвищується якість їх продукції та ефективність виробництва.

ШІ може революціонізувати фармацевтичне виробництво

Виробники фармацевтичних препаратів стикаються зі зростаючим тиском щодо покращення продуктивності та забезпечення якості, оскільки увага до проблем охорони здоров’я зростає. Зробити це за допомогою повністю ручних робочих процесів складно. AI забезпечує точність і швидкість, необхідні цим компаніям для задоволення обох сторін цього попиту.

ШІ вже набирає обертів у фармацевтичному виробництві, особливо на етапах науково-дослідних робіт. У міру того, як ця тенденція збережеться, все більше фармацевтичних компаній підхоплять і впровадять цю технологію у свої процеси. Поступово вся галузь досягне вищих стандартів ефективності та якості завдяки ШІ.

Також прочитай Як Generative AI зробив революцію в роботизованій хірургії