Il controllo qualità è un processo cruciale ma inefficiente nella maggior parte delle applicazioni produttive. I produttori di medicinali devono affrontare sfide ancora più grandi della maggior parte dei produttori. I loro standard di qualità sono più elevati, ma se la produzione è troppo lenta, potrebbe limitare l’accesso a trattamenti potenzialmente salvavita. L’intelligenza artificiale potrebbe cambiare le cose per il settore.

Con il miglioramento delle tecniche di apprendimento automatico, sempre più produttori di prodotti medicali si sono rivolti all’intelligenza artificiale per semplificare e perfezionare la garanzia della qualità (QA). È facile capirne il motivo, dal momento che i vantaggi del QA dell'intelligenza artificiale si applicano all'intera sequenza temporale della produzione.

Ricerca e sviluppo più rapidi

I vantaggi dell'intelligenza artificiale nel controllo della qualità farmaceutica iniziano nella fase di ricerca e sviluppo (R&S). I modelli di apprendimento automatico possono simulare le interazioni farmacologiche per rivelare quali composti potrebbero essere i candidati più promettenti per nuovi farmaci senza lunghi test nel mondo reale.

Questa velocità e precisione hanno permesso a Moderna di sintetizzare e testare 1,000 filamenti di mRNA al mese durante la ricerca di candidati vaccini contro il COVID-19. I metodi manuali convenzionali potevano produrre solo 30 fili nello stesso lasso di tempo.

L’intelligenza artificiale può semplificare il processo di sperimentazione clinica dopo aver selezionato un candidato farmaco ideale. Si inizia con l’apprendimento automatico prevedere risultati su larga scala nel mondo reale sulla base di test di laboratorio. Da lì, i modelli di intelligenza artificiale possono anche analizzare i dati demografici per evidenziare aree e popolazioni ideali per testare un farmaco per una maggiore partecipazione.

Queste applicazioni di intelligenza artificiale riducono i tempi nella fase di pianificazione, migliorando al contempo la precisione della ricerca e sviluppo. Di conseguenza, i prodotti farmaceutici raggiungono fin dall’inizio standard di qualità più elevati senza richiedere più tempo.

Rilevamento degli errori rapido e accurato

L’intelligenza artificiale offre un’alternativa più efficiente ai controlli di qualità manuali nel processo di produzione. I controlli QA di fine linea in genere creano colli di bottiglia, poiché l’ispezione ravvicinata dei prodotti è molto più lenta della velocità di produzione. Questo è soprattutto il caso dei prodotti farmaceutici, dove processi come la crio-macinazione possono semplicemente produrre particelle 10 micrometri o meno, che richiedono ispezioni altamente precise.

La visione artificiale può eseguire queste ispezioni molto più velocemente degli esseri umani. Possono identificare immediatamente i difetti perché confrontano i prodotti con dati concreti su come appaiono gli articoli accettabili. Di conseguenza, alcuni sistemi di ispezione della qualità basati sull’intelligenza artificiale possono analizzare i prodotti farmaceutici con la stessa rapidità con cui li producono le linee di produzione.

Oltre ad essere più veloce degli esseri umani, l’intelligenza artificiale è anche più precisa. I controlli QA dei medicinali sono altamente orientati ai dettagli. Gli esseri umani faticano a svolgere questi compiti senza errori, ma l’intelligenza artificiale offre ogni volta lo stesso standard.

Ridurre al minimo l’errore umano nella produzione

L’intelligenza artificiale semplifica inoltre il controllo qualità nella produzione farmaceutica rendendo il processo di produzione meno soggetto a errori. Proprio come la visione artificiale riduce al minimo gli errori nei test di qualità, applicazioni simili di intelligenza artificiale li prevengono nella produzione.

Robot collaborativi migliorare significativamente la precisione di assemblaggioe le funzionalità dell'intelligenza artificiale come la visione artificiale li rendono più adattabili. Di conseguenza, le macchine automatizzate possono fornire tale precisione anche quando cambiano altre condizioni. Di conseguenza gli errori causati dall’uomo e dalla macchina diminuiscono.

L’intelligenza artificiale può anche analizzare i gemelli digitali delle linee di produzione per evidenziare dove si verificano gli errori. Alcuni modelli possono persino suggerire potenziali cambiamenti, aiutando le aziende farmaceutiche a perfezionare i propri flussi di lavoro per rendere meno probabili gli errori di qualità.

Questi miglioramenti guidati dall’intelligenza artificiale fanno sì che i medicinali abbiano meno probabilità di presentare difetti prima di raggiungere l’ispezione finale di QA. Prevenendo gli errori invece di limitarsi a identificarli, i produttori farmaceutici riducono al minimo il tempo impiegato per rimuovere i medicinali difettosi o correggere gli errori. Di conseguenza, la qualità del prodotto e l’efficienza produttiva aumentano.

L’intelligenza artificiale potrebbe rivoluzionare la produzione farmaceutica

I produttori farmaceutici si trovano ad affrontare una pressione crescente per migliorare la produttività e il controllo di qualità man mano che cresce l’attenzione sui problemi di salute pubblica. Farlo con flussi di lavoro interamente manuali è impegnativo. L’intelligenza artificiale fornisce la precisione e la velocità di cui queste aziende hanno bisogno per soddisfare entrambi i lati di questa domanda.

L’intelligenza artificiale sta già facendo scalpore nella produzione farmaceutica, soprattutto nelle fasi di ricerca e sviluppo. Man mano che questa tendenza continua, sempre più aziende farmaceutiche prenderanno piede e implementeranno questa tecnologia nei loro processi. Lentamente, l’intero settore raggiungerà standard di efficienza e qualità più elevati, tutto grazie all’intelligenza artificiale.

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