Ο ποιοτικός έλεγχος είναι μια κρίσιμη αλλά αναποτελεσματική διαδικασία στις περισσότερες κατασκευαστικές εφαρμογές. Οι παραγωγοί φαρμάκων αντιμετωπίζουν ακόμη περισσότερες προκλήσεις από τους περισσότερους. Τα ποιοτικά τους πρότυπα είναι υψηλότερα, αλλά εάν η παραγωγή είναι πολύ αργή, θα μπορούσε να περιορίσει την πρόσβαση σε θεραπείες που θα σώσουν τη ζωή. Η τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να αλλάξει τα πράγματα για τη βιομηχανία.

Καθώς οι τεχνικές μηχανικής εκμάθησης έχουν βελτιωθεί, περισσότεροι ιατροί κατασκευαστές έχουν στραφεί στην τεχνητή νοημοσύνη για να εξορθολογίσουν και να βελτιώσουν τη διασφάλιση ποιότητας (QA). Είναι εύκολο να καταλάβει κανείς γιατί, αφού τα πλεονεκτήματα QA της τεχνητής νοημοσύνης ισχύουν σε ολόκληρο το χρονοδιάγραμμα παραγωγής.

Ταχύτερη Ε&Α

Τα πλεονεκτήματα της τεχνητής νοημοσύνης στον ποιοτικό έλεγχο των φαρμακευτικών προϊόντων ξεκινούν στη φάση της έρευνας και ανάπτυξης (Ε&Α). Τα μοντέλα μηχανικής μάθησης μπορούν να προσομοιώσουν τις αλληλεπιδράσεις φαρμάκων για να αποκαλύψουν ποιες ενώσεις μπορεί να είναι οι πιο υποσχόμενοι υποψήφιοι για νέα φάρμακα χωρίς χρονοβόρες πραγματικές δοκιμές.

Αυτή η ταχύτητα και η ακρίβεια επέτρεψαν στη Moderna να συνθέσει και να δοκιμάσει ξανά 1,000 κλώνοι mRNA το μήνα κατά την έρευνα υποψηφίων εμβολίων για τον COVID-19. Οι συμβατικές, χειροκίνητες μέθοδοι μπορούσαν να παράγουν μόνο 30 σκέλη στο ίδιο χρονικό πλαίσιο.

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να εξορθολογίσει τη διαδικασία της κλινικής δοκιμής αφού επιλέξει ένα ιδανικό υποψήφιο φάρμακο. Ξεκινά με τη μηχανική μάθηση πρόβλεψη πραγματικών αποτελεσμάτων σε κλίμακα με βάση εργαστηριακές εξετάσεις. Από εκεί, τα μοντέλα AI μπορούν επίσης να αναλύσουν δημογραφικά δεδομένα για να επισημάνουν ιδανικές περιοχές και πληθυσμούς για να δοκιμάσουν ένα φάρμακο για μεγαλύτερη συμμετοχή.

Αυτές οι εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης οδηγούν σε λιγότερο χρόνο στη φάση σχεδιασμού, ενώ βελτιώνουν την ακρίβεια Ε&Α. Ως αποτέλεσμα, τα φαρμακευτικά προϊόντα επιτυγχάνουν υψηλότερα πρότυπα ποιότητας από την αρχή χωρίς να απαιτούν περισσότερο χρόνο.

Γρήγορη, ακριβής ανίχνευση σφαλμάτων

Η τεχνητή νοημοσύνη προσφέρει μια πιο αποτελεσματική εναλλακτική λύση στις χειροκίνητες επιθεωρήσεις ποιότητας στη διαδικασία παραγωγής. Οι έλεγχοι διασφάλισης ποιότητας στο τέλος της γραμμής δημιουργούν συνήθως σημεία συμφόρησης, καθώς ο προσεκτικός έλεγχος των προϊόντων είναι πολύ πιο αργός από την ταχύτητα κατασκευής. Αυτό ισχύει ιδιαίτερα για τα φαρμακευτικά προϊόντα, όπου διαδικασίες όπως η κρυοάλεση μπορούν να παράγουν σωματίδια 10 μικρόμετρα ή μικρότερη, που απαιτούν επιθεωρήσεις υψηλής ακρίβειας.

Η μηχανική όραση μπορεί να εκτελέσει αυτές τις επιθεωρήσεις πολύ πιο γρήγορα από τους ανθρώπους. Μπορούν να εντοπίσουν τα ελαττώματα αμέσως επειδή συγκρίνουν τα προϊόντα με δεδομένα σχετικά με το πώς μοιάζουν τα βατά στοιχεία. Κατά συνέπεια, ορισμένα συστήματα επιθεώρησης ποιότητας τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να αναλύσουν τα φαρμακευτικά προϊόντα τόσο γρήγορα όσο τα κάνουν οι γραμμές παραγωγής.

Εκτός από το ότι είναι ταχύτερο από τους ανθρώπους, η τεχνητή νοημοσύνη είναι επίσης πιο ακριβής. Οι έλεγχοι ιατρικής διασφάλισης ποιότητας είναι ιδιαίτερα προσανατολισμένοι στη λεπτομέρεια. Οι άνθρωποι αγωνίζονται να εκτελέσουν αυτές τις εργασίες χωρίς λάθη, αλλά η τεχνητή νοημοσύνη παρέχει το ίδιο πρότυπο κάθε φορά.

Ελαχιστοποίηση του ανθρώπινου λάθους στην παραγωγή

Η τεχνητή νοημοσύνη εξορθολογίζει επίσης το QA στη φαρμακευτική παραγωγή καθιστώντας τη διαδικασία παραγωγής λιγότερο επιρρεπή σε σφάλματα. Όπως η μηχανική όραση ελαχιστοποιεί τα λάθη στις δοκιμές ποιότητας, παρόμοιες εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης τα εμποδίζουν στην παραγωγή.

Συνεργαζόμενα ρομπότ βελτιώνει σημαντικά την ακρίβεια συναρμολόγησης, και χαρακτηριστικά τεχνητής νοημοσύνης όπως η μηχανική όραση τα καθιστούν πιο προσαρμόσιμα. Κατά συνέπεια, τα αυτοματοποιημένα μηχανήματα μπορούν να προσφέρουν αυτή την ακρίβεια ακόμα και όταν αλλάζουν άλλες συνθήκες. Ως αποτέλεσμα, τα σφάλματα που σχετίζονται με τον άνθρωπο και τη μηχανή μειώνονται.

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί επίσης να αναλύσει τα ψηφιακά δίδυμα γραμμών παραγωγής για να τονίσει πού συμβαίνουν σφάλματα. Ορισμένα μοντέλα μπορούν ακόμη και να προτείνουν πιθανές αλλαγές, βοηθώντας τις φαρμακευτικές εταιρείες να βελτιώσουν τις ροές εργασίας τους ώστε να κάνουν λιγότερο πιθανά λάθη ποιότητας.

Αυτές οι βελτιώσεις που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη σημαίνουν ότι τα φάρμακα είναι λιγότερο πιθανό να έχουν ελαττώματα πριν φτάσουν στην τελική επιθεώρηση QA. Αποτρέποντας τα λάθη αντί απλώς να τα εντοπίζουν, οι κατασκευαστές φαρμάκων ελαχιστοποιούν τον χρόνο που αφιερώνουν για την αφαίρεση ελαττωματικών φαρμάκων ή τη διόρθωση σφαλμάτων. Ως αποτέλεσμα, η ποιότητα των προϊόντων τους και η παραγωγική αποδοτικότητα αυξάνονται.

Η τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να φέρει επανάσταση στη φαρμακευτική παραγωγή

Οι κατασκευαστές φαρμάκων αντιμετωπίζουν αυξανόμενη πίεση για να βελτιώσουν την απόδοση και την ποιοτική τους ποιότητα, καθώς αυξάνεται η προσοχή σε θέματα δημόσιας υγείας. Το να το κάνεις αυτό με εντελώς χειροκίνητες ροές εργασίας είναι πρόκληση. Η τεχνητή νοημοσύνη παρέχει την ακρίβεια και την ταχύτητα που χρειάζονται αυτές οι εταιρείες για να καλύψουν και τις δύο πλευρές αυτής της ζήτησης.

Η τεχνητή νοημοσύνη κάνει ήδη κύματα στη φαρμακευτική παραγωγή, ειδικά στις φάσεις Ε&Α. Καθώς αυτή η τάση συνεχίζεται, περισσότερες φαρμακευτικές εταιρείες θα πιάσουν και θα εφαρμόσουν αυτήν την τεχνολογία στις διαδικασίες τους. Σιγά σιγά, ολόκληρη η βιομηχανία θα φτάσει υψηλότερα πρότυπα απόδοσης και ποιότητας, όλα χάρη στην τεχνητή νοημοσύνη.

Επίσης, διαβάστε Πώς το Generative AI έφερε επανάσταση στη ρομποτική χειρουργική