Kwaliteitscontrole is een cruciaal maar inefficiënt proces in de meeste productietoepassingen. Geneesmiddelenproducenten worden met nog meer uitdagingen geconfronteerd dan de meeste andere producenten. Hun kwaliteitsnormen zijn hoger, maar als de productie te traag is, kan dit de toegang tot potentieel levensreddende behandelingen beperken. AI zou de zaken voor de sector kunnen veranderen.

Naarmate de technieken voor machinaal leren zijn verbeterd, hebben steeds meer medische fabrikanten zich tot AI gewend om hun kwaliteitsborging (QA) te stroomlijnen en te verfijnen. Het is gemakkelijk in te zien waarom, aangezien de QA-voordelen van AI van toepassing zijn op de gehele productietijdlijn.

Snellere R&D

De voordelen van AI op het gebied van farmaceutische kwaliteitscontrole beginnen in de onderzoeks- en ontwikkelingsfase (R&D). Machine learning-modellen kunnen interacties tussen geneesmiddelen simuleren om te onthullen welke verbindingen de meest veelbelovende kandidaten voor nieuwe medicijnen zouden kunnen zijn, zonder tijdrovende tests in de echte wereld.

Dankzij deze snelheid en nauwkeurigheid kon Moderna synthetiseren en opnieuw testen 1,000 mRNA-strengen per maand bij het onderzoek naar kandidaat-vaccins tegen COVID-19. Conventionele, handmatige methoden konden slechts 30 strengen in hetzelfde tijdsbestek produceren.

AI kan het klinische proefproces stroomlijnen na het selecteren van een ideaal kandidaat-medicijn. Het begint met machinaal leren het voorspellen van resultaten op schaal in de echte wereld gebaseerd op laboratoriumtesten. Van daaruit kunnen AI-modellen ook demografische gegevens analyseren om ideale gebieden en populaties te benadrukken om een ​​medicijn te testen voor een grotere deelname.

Deze AI-toepassingen leiden tot minder tijd in de planningsfase en verbeteren tegelijkertijd de R&D-nauwkeurigheid. Als gevolg hiervan bereiken farmaceutische producten vanaf het begin hogere kwaliteitsnormen zonder dat dit meer tijd kost.

Snelle, nauwkeurige foutdetectie

AI biedt een efficiënter alternatief voor handmatige kwaliteitscontroles in het productieproces. End-of-line QA-controles creëren doorgaans knelpunten, omdat het nauwkeurig inspecteren van producten veel langzamer gaat dan de productiesnelheid. Dat is vooral het geval bij farmaceutische producten, waar processen zoals cryo-vermalen deeltjes kunnen produceren 10 micrometer of kleiner, waarvoor zeer nauwkeurige inspecties nodig zijn.

Machine vision kan deze inspecties veel sneller uitvoeren dan mensen. Ze kunnen defecten onmiddellijk identificeren omdat ze producten vergelijken met harde gegevens over hoe redelijke items eruit zien. Bijgevolg kunnen sommige AI-kwaliteitsinspectiesystemen geneesmiddelen net zo snel analyseren als de productielijnen ze maken.

AI is niet alleen sneller dan mensen, maar ook nauwkeuriger. Medicijnkwaliteitscontroles zijn zeer gedetailleerd. Mensen hebben moeite om deze taken foutloos uit te voeren, maar AI levert elke keer dezelfde standaard.

Minimaliseren van menselijke fouten in de productie

AI stroomlijnt ook de kwaliteit van de farmaceutische productie door het productieproces minder foutgevoelig te maken. Net zoals machine vision fouten bij kwaliteitstests minimaliseert, voorkomen soortgelijke AI-toepassingen deze in de productie.

Collaboratieve robots Verbeter de montageprecisie aanzienlijken AI-functies zoals machine vision zorgen ervoor dat ze beter aanpasbaar zijn. Bijgevolg kunnen geautomatiseerde machines die nauwkeurigheid leveren, zelfs als andere omstandigheden veranderen. Menselijke en machinegerelateerde fouten nemen daardoor af.

AI kan ook digitale tweelingen van productielijnen analyseren om te benadrukken waar fouten optreden. Sommige modellen kunnen zelfs potentiële veranderingen suggereren, waardoor farmaceutische bedrijven hun workflows kunnen verfijnen om kwaliteitsfouten minder waarschijnlijk te maken.

Deze AI-gestuurde verbeteringen zorgen ervoor dat medicijnen minder snel gebreken vertonen voordat ze de laatste QA-inspectie bereiken. Door fouten te voorkomen in plaats van ze simpelweg te identificeren, minimaliseren farmaceutische fabrikanten de tijd die ze besteden aan het verwijderen van defecte medicijnen of het herstellen van fouten. Hun productkwaliteit en productie-efficiëntie nemen hierdoor toe.

AI zou de farmaceutische productie radicaal kunnen veranderen

Farmaceutische fabrikanten worden geconfronteerd met toenemende druk om hun doorvoer en kwaliteit te verbeteren naarmate de aandacht voor volksgezondheidskwesties toeneemt. Dat doen met volledig handmatige workflows is een uitdaging. AI biedt de nauwkeurigheid en snelheid die deze bedrijven nodig hebben om aan beide kanten van deze vraag te voldoen.

AI maakt nu al furore in de farmaceutische industrie, vooral in de R&D-fasen. Naarmate deze trend zich voortzet, zullen meer farmaceutische bedrijven deze technologie in hun processen gaan implementeren. Langzaam zal de hele industrie hogere efficiëntie- en kwaliteitsnormen bereiken, allemaal dankzij AI.

Lees ook Hoe generatieve AI een revolutie teweeg heeft gebracht in de robotchirurgie