Cultura

Pharma 4.0 debe centrarse en la fabricación, no solo en los datos, dice una empresa de inteligencia artificial

El procesamiento continuo basado en inteligencia artificial, robótica y ciencia de datos aún no se ha adoptado en las verticales de fabricación farmacéutica y biotecnológica, dice un negocio disruptor.

Si bien los innovadores se han acercado al lado de la ciencia de datos, como la recopilación de datos y el formato de las cifras para hacer que los números sean útiles, las transformaciones digitales orientadas a la fabricación inteligente no existen, según John Vitalie (en la foto) , director ejecutivo de la empresa de inteligencia artificial Aizon.

Sin embargo, “aprovechar el aprendizaje automático y la inteligencia artificial en el proceso de fabricación” produce mayores rendimientos y previsibilidad y, en última instancia, mejores resultados para los pacientes, explicó Vitalie, por lo que debería centrarse en ello. La tecnología más nueva también se beneficiaría, como la medicina de precisión o personalizada, que necesita una fabricación por lotes pequeños o de nivel micro.

Los sistemas a los que se refiere Vitalie se han denominado Pharma 4.0, que se deriva del apodo de Industria 4.0, o la Cuarta Revolución Industrial: ampliamente escrito y donde la intervención humana no es parte del proceso de fabricación: las máquinas realizan todos los roles. , incluido el análisis del proceso y el autocontrol. La firma de Vitalie se especializa en esta área utilizando la nube de AWS.

Anticipándose al evento AWS Startup Showcase: The Next Big Thing in Security, AI and Life Sciences, que comenzará el 16 de junio. Lisa Martín, anfitrión de theCUBE, el estudio de transmisión en vivo de SiliconANGLE Media, habló con Vitalie para una conversación especial CUBE sobre cómo Aizon está interrumpiendo el descubrimiento científico y las ciencias de la vida al automatizar la fabricación farmacéutica y biológica con la nube de AWS. (* Divulgación a continuación).

Cómo llegar a Pharma 4.0

La ciencia de la inteligencia artificial en las ciencias de la vida está lista para explotar, reconoce el empresario. “Si nos fijamos en la fabricación en otras industrias, ha sido ampliamente adoptada durante varios años”, dijo. Vitalie utiliza el ejemplo del fabricante de automóviles Tesla, una empresa que ha adoptado la inteligencia artificial, la robótica y la ciencia de datos, avanzando “la eficiencia de la fabricación”, agregó.

Abordar lo “pre-digital” es la clave. “Le sorprendería encontrar la cantidad de hojas de cálculo de Excel que todavía se utilizan en la fabricación hoy en día”, dijo Vitalie. “No se puede acceder a esos datos”. Entonces, lo primero que tiene que suceder es obtener los datos, armonizarlos y hacerlos útiles. Tal como está ahora, los datos de la hoja de cálculo generalmente solo los usa el operador o el usuario.

El segundo nivel hacia el objetivo de Pharma 4.0 es conectar máquinas: “La planta conectada y los lagos de datos; para empezar a obtener más valor y encontrar más formas de mejorar los procesos ”, afirmó.

En tercer lugar, hay que añadir análisis e inteligencia artificial avanzados. Y la parte final del rompecabezas es crear capacidades de fabricación adaptables en toda la empresa, que es “realmente, la visión y el objetivo final que todo fabricante tiene”, dijo Vitalie. La fabricación adaptativa es el desarrollo, la producción y la entrega de productos impulsados ​​por la demanda. Los fabricantes, en general, históricamente han tenido dificultades para lograrlo porque los diferentes sistemas deben comunicarse entre sí.

Aizon dice que su plataforma GxP AI, que significa buenas prácticas, puede realizar todo esto: romper los silos de datos (para traer datos de múltiples fuentes) y ejecutar AI y análisis en sitios en la nube con AWS.

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Despertar pandémico

“COVID ha sido el mayor catalizador de todos los tiempos para esta industria”, continuó diciendo Vitalie. “Fue una llamada de atención para mucha gente”.

Se hizo evidente que la capacidad estaba desatendida, explicó. Aunque la seguridad del paciente, el cumplimiento y la calidad general son de los más altos estándares, la cadena de suministro falló.

“La constatación es que no tenemos la capacidad en ninguna geografía o con ninguna empresa para satisfacer las demandas que estamos viendo hoy”, dijo.

Las demandas de llevar el producto al mercado y hacer que la cadena de suministro sea correcta simplemente no se están cumpliendo. Eso es a pesar de la colaboración que se está produciendo en la producción de vacunas entre empresas.

La fabricación inteligente contribuiría en gran medida a resolver los problemas, según Vitalie. “Es hora de superar el tipo de barreras culturales, la aversión al riesgo y realmente unirnos para fusionarnos en torno a una estrategia de fabricación inteligente”.

Análisis multivariable

Algunas de las ventajas más técnicas del procesamiento, basado en Inteligencia Artificial (IA), robótica y ciencia de datos incluyen la contribución de las estadísticas, explica:

El análisis multivariable en tiempo real, donde la contribución de varios factores se tiene en cuenta estadísticamente, a medida que ocurren, para averiguar por qué ocurrió un resultado, es un ejemplo de dónde la automatización del proceso y la IA pueden desempeñar un papel importante en la modernización farmacéutica. , Cree Vitalie.

Esas predicciones permiten adaptar un proceso de fabricación en tiempo real: por ejemplo, se puede alertar a un operador para que realice cambios de producción según sea necesario. Las mejoras en el rendimiento de los lotes es otro beneficio que se derivaría de una mayor implementación de análisis basados ​​en datos.

“Podemos predecir lo que sucederá”, concluyó Vitalie.

Mire la entrevista en video completa a continuación, asegúrese de ver más conversaciones sobre CUBE de SiliconANGLE y theCUBE, y sintonice la cobertura en vivo de theCUBE del evento AWS Startup Showcase: The Next Big Thing in Security, AI and Life Sciences el 16 de junio. (* Divulgación: Aizon patrocinó esta conversación CUBE. Ni Aizon ni otros patrocinadores tienen control editorial sobre el contenido de theCUBE o SiliconANGLE).

Foto: SiliconANGLE

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Author

Moisés Cabrera

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