人工智能正在简化药品制造的质量控制

在大多数制造应用中，质量控制是一个至关重要但效率低下的过程。药品生产商面临的挑战比大多数生产商还要多。他们的质量标准更高，但如果生产太慢，可能会限制获得可能挽救生命的治疗方法。人工智能可以为行业扭转局面。

随着机器学习技术的进步，越来越多的医疗制造商转向人工智能来简化和完善其质量保证 (QA)。原因很容易理解，因为人工智能的质量保证优势适用于整个生产时间线。

更快的研发

人工智能在药品质量控制方面的优势始于研发（R&D）阶段。机器学习模型可以模拟药物相互作用，以揭示哪些化合物可能是最有希望的新药候选者，而无需耗时的实际测试。

这种速度和准确性使 Moderna 能够综合和测试 每月 1,000 条 mRNA 链 研究 COVID-19 候选疫苗时。传统的手动方法在同一时间内只能生产 30 股。

在选择理想的候选药物后，人工智能可以简化临床试验流程。从机器学习开始 预测大规模的现实世界结果 基于实验室测试。在此基础上，人工智能模型还可以分析人口统计数据，以突出显示理想的地区和人群，以测试药物以提高参与度。

这些人工智能应用程序可以减少规划阶段的时间，同时提高研发准确性。因此，药品从一开始就达到了更高的质量标准，而无需花费更多时间。

快速、准确的错误检测

人工智能为生产过程中的手动质量检查提供了更有效的替代方案。生产线末端质量检查通常会造成瓶颈，因为仔细检查产品的速度比制造速度慢得多。药品尤其如此，冷冻研磨等工艺只能产生颗粒 10微米或更小，需要高精度的检查。

机器视觉可以比人类更快地执行这些检查。他们可以立即识别缺陷，因为他们将产品与合格产品的硬数据进行比较。因此，一些人工智能质量检测系统可以像生产线生产药品一样快速地分析药品。

人工智能除了比人类更快之外，还更准确。医学质量保证检查非常注重细节。人类很难准确无误地执行这些任务，但人工智能每次都提供相同的标准。

最大限度地减少生产中的人为错误

人工智能还可以降低生产过程中出错的可能性，从而简化药品制造中的质量保证。正如机器视觉可以最大限度地减少质量测试中的错误一样，类似的人工智能应用程序可以在生产中防止错误发生。

协作机器人 显着提高装配精度，机器视觉等人工智能功能使它们更具适应性。因此，即使其他条件发生变化，自动化机器也可以提供这种准确性。人为和机器相关的错误因此减少。

人工智能还可以分析生产线的数字孪生，以突出显示错误发生的位置。有些模型甚至可以建议潜在的变化，帮助制药公司改进工作流程，减少质量错误的可能性。

这些人工智能驱动的改进意味着药物在到达最终质量检查之前不太可能出现缺陷。通过预防错误而不是简单地识别错误，药品制造商可以最大限度地减少消除有缺陷的药品或修复错误所花费的时间。他们的产品质量和生产效率因此而提高。

人工智能可以彻底改变药品制造

随着人们对公共卫生问题的关注不断增加，制药商在提高产量和质量保证方面面临着越来越大的压力。使用完全手动的工作流程来做到这一点具有挑战性。人工智能提供了这些公司满足双方需求所需的准确性和速度。

人工智能已经在药品制造领域掀起波澜，尤其是在研发阶段。随着这种趋势的持续，更多的制药公司将在其流程中掌握并实施这项技术。慢慢地，整个行业将达到更高的效率和质量标准，这一切都归功于人工智能。

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