El control de calidad es un proceso crucial pero ineficiente en la mayoría de las aplicaciones de fabricación. Los productores de medicamentos enfrentan aún más desafíos que la mayoría. Sus estándares de calidad son más altos, pero si la producción es demasiado lenta, podría limitar el acceso a tratamientos que podrían salvar vidas. La IA podría cambiar las cosas para la industria.

A medida que las técnicas de aprendizaje automático han mejorado, más fabricantes médicos han recurrido a la IA para optimizar y perfeccionar su control de calidad (QA). Es fácil ver por qué, ya que los beneficios del control de calidad de la IA se aplican en todo el cronograma de producción.

I+D más rápido

Las ventajas de la IA en el control de calidad farmacéutica comienzan en la fase de investigación y desarrollo (I+D). Los modelos de aprendizaje automático pueden simular interacciones farmacológicas para revelar qué compuestos podrían ser los candidatos más prometedores para nuevos medicamentos sin necesidad de realizar pruebas en el mundo real que requieren mucho tiempo.

Esta velocidad y precisión permitieron a Moderna sintetizar y probar más 1,000 cadenas de ARNm al mes al investigar candidatos a vacunas COVID-19. Los métodos manuales convencionales sólo podían producir 30 hebras en el mismo período de tiempo.

La IA puede agilizar el proceso de ensayo clínico después de seleccionar un fármaco candidato ideal. Comienza con el aprendizaje automático predecir resultados a escala del mundo real basado en pruebas de laboratorio. A partir de ahí, los modelos de IA también pueden analizar datos demográficos para resaltar áreas y poblaciones ideales para probar un medicamento y lograr una mayor participación.

Estas aplicaciones de IA permiten reducir el tiempo en la fase de planificación y, al mismo tiempo, mejoran la precisión de la I+D. Como resultado, los productos farmacéuticos alcanzan estándares de calidad más altos desde el principio sin tomar más tiempo.

Detección de errores rápida y precisa

La IA ofrece una alternativa más eficiente a las inspecciones de calidad manuales en el proceso de producción. Los controles de calidad al final de la línea suelen crear cuellos de botella, ya que la inspección minuciosa de los productos es mucho más lenta que la velocidad de fabricación. Éste es especialmente el caso de los productos farmacéuticos, donde procesos como la criomolienda pueden producir partículas simplemente 10 micrómetros o menos, requiriendo inspecciones muy precisas.

La visión artificial puede realizar estas inspecciones mucho más rápido que los humanos. Pueden identificar defectos de inmediato porque comparan los productos con datos concretos sobre el aspecto de los artículos aceptables. En consecuencia, algunos sistemas de inspección de calidad de IA pueden analizar productos farmacéuticos tan rápido como los producen las líneas de producción.

Además de ser más rápida que los humanos, la IA también es más precisa. Los controles de calidad de los medicamentos están muy orientados a los detalles. Los humanos luchan por realizar estas tareas sin errores, pero la IA ofrece el mismo estándar siempre.

Minimizar el error humano en la producción

La IA también agiliza el control de calidad en la fabricación farmacéutica al hacer que el proceso de producción sea menos propenso a errores. Así como la visión artificial minimiza los errores en las pruebas de calidad, aplicaciones similares de IA los previenen en la producción.

Robots colaborativos mejorar significativamente la precisión del ensamblajey las funciones de inteligencia artificial, como la visión artificial, las hacen más adaptables. En consecuencia, las máquinas automatizadas pueden ofrecer esa precisión incluso cuando cambian otras condiciones. Como resultado, se reducen los errores humanos y mecánicos.

La IA también puede analizar gemelos digitales de líneas de producción para resaltar dónde ocurren los errores. Algunos modelos pueden incluso sugerir cambios potenciales, lo que ayuda a las empresas farmacéuticas a perfeccionar sus flujos de trabajo para reducir la probabilidad de errores de calidad.

Estas mejoras impulsadas por la IA significan que es menos probable que los medicamentos tengan fallas antes de pasar la inspección final de control de calidad. Al prevenir errores en lugar de simplemente identificarlos, los fabricantes farmacéuticos minimizan el tiempo dedicado a eliminar medicamentos defectuosos o corregir errores. Como resultado, la calidad de sus productos y la eficiencia de producción aumentan.

La IA podría revolucionar la fabricación farmacéutica

Los fabricantes farmacéuticos enfrentan una presión cada vez mayor para mejorar su rendimiento y control de calidad a medida que crece la atención en torno a los problemas de salud pública. Hacer eso con flujos de trabajo completamente manuales es un desafío. La IA proporciona la precisión y la velocidad que estas empresas necesitan para satisfacer ambos lados de esta demanda.

La IA ya está causando sensación en la fabricación farmacéutica, especialmente en las fases de I+D. A medida que esta tendencia continúe, más empresas farmacéuticas se darán cuenta e implementarán esta tecnología en sus procesos. Poco a poco, toda la industria alcanzará mayores estándares de eficiencia y calidad, todo gracias a la IA.

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