研究发现人工智能正在改变制药业

今天，数字破坏的惊人速度要求能够长期创造价值的新兴技术。面对数字革命，商业和科学加速发展的交汇点，垂直行业的领导者已经制定了愿景，开始他们的转型之旅。

尽管起初比较落后，但制药行业最终开始在临床试验到制造领域利用新时代的技术。

由于AI具有筛选和分析与研发相关的科学数据的能力，因此众所周知，它可以加快和改善药物发现过程。它还已经开始涉足药物制造和供应链等更新和更多样化的领域，这是生命科学领域中探索最少的领域，但具有提供最大利益的能力。

制药行业产生大量的复杂数据，这些数据主要与新药，机器和风险管理的研发有关。展望未来，这一数据只会增加。而且，开发新药可能很耗时，昂贵，而且通常结果不确定。

大数据和AI使流式传输和有效利用数据泛滥变得更加简单。这些生命科学公司必须处理的巨大数据量只会不断增加。人工智能系统可以分析数据堆并帮助简化整个药物开发过程的操作，从而减少时间和成本以及对环境的影响。

制药厂通常以固定的参数运行，以确保标准质量和规格。使用基于AI的技术可以简化这些复杂的过程。药品制造商需要能够确保到达患者的产品安全，纯净且具有所需质量的技术。

可以检测到不一致并考虑到良好制造规范的算法是关键。可以实时优化制造过程中涉及的过程(例如制粒，压缩，共混和合成)，以获得所需的质量。机器学习算法可以连续监视和收集数据，然后可以将其用于做出明智的实时决策。这将彻底改变制药生产过程，整个过程可能会发生范式转变。

清楚地了解逻辑和模式，预测更改并调整流程以预防产品故障将有助于最大程度地减少冗余，确保一致性并提高产量。支持AI的流程通过持续监控，跟踪正在进行的流程并评估生成的数据来避免失败，从而完全遵守法规。

制药业需要严格的质量控制规范，这是一个耗时且成本高昂的过程。制药业高管在制造过程中面临两个主要挑战：

机械故障，事故和其他影响产品质量的不良事件

技术能力无法进行连续生产，这直接影响投资回报率

制药公司可以通过由AI驱动的定制传感器来应对这些挑战。这些传感器将机器的性能(周期数，温度等)传达给工厂中的计算机系统。然后，系统将该数据与机器手册的数字格式进行比较，以帮助制造主管确定任何潜在的机器故障的机会。这样，公司可以防止产品制造周期中的技术故障，并可以努力实现连续制造。