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世界首套在药品生产线中通过验证的 AI 目检系统

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出自识林

世界首套在药品生产线中通过验证的 AI 目检系统
人工智能
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笔记

2021-02-08

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最近,总部位于德国的工艺和包装技术提供商 Syntegon 宣布在其自动检查机中安装了第一套经过充分验证的、利用人工智能(AI)的目检系统。公司在新闻稿中表示,这套 AI 目检系统的安装是公司持续努力将 AI 引入药物目检的重要一步,这在制药行业中仍然是一个存在很大未知的领域。

AI 应用程序有可能进一步提高检测率,并减少在某些难以检测的产品中的误剔除次数,例如,带有气泡的高粘度胃肠外溶液,有时很难将气泡与有害颗粒区分开。Syntegon 表示,AI 利用深度学习算法能够准确识别重复发生的模式和偏差。

作为药品生产过程中最具挑战性的阶段之一,目检需要越来越复杂的系统来处理日益复杂的产品。Syntegon 负责目检开发和应用的 José Zanardi 表示,“尤其是对于高成本药物,每次错误剔除都意味着一次损失。越来越多的深度学习目检应用程序已经投放市场。我们的任务是将这些应用程序用于制药目的,最重要的是对这些应用程序进行验证。”

图片来源:Syntegon

这套系统安装在 Amgen 公司的生产线上。Amgen 公司使用该系统可靠地将注射器胶塞上的气泡与异物区分开来,而传统的目检技术通常会错误地将含有气泡的安全产品识别为有缺陷的产品。Amgen 首席工艺开发工程师 Manuel Soto 表示,“这一极具挑战性的项目需要大量投入和专业知识。通过与 Syntegon 合作,我们落实了世界上第一台带有 AI 的注射器检查机。”在这个项目中,Syntegon 基于 AI 的目检系统能够将颗粒检测率提高 70%,同时将错误检测率降低 60%(在一个特定检查台的平均值)。

Syntegon 表示将在更多用于不同产品和容器类型的检查机器中加入 AI。随着欧盟 GMP 无菌附录的修订,对胃肠外药物的目检给出了更严格的标准,另外还要求除目检外使用自动化方法来捕获产品缺陷,虽然无菌附录目前尚未定稿,但可以设想基于 AI 的目检系统势必是未来的一个趋势。【欧盟无菌附录修订草案目检要求变化解读 2019/05/01】

作者:识林-Acorn
识林®版权所有,未经许可不得转载。如需使用请联系 admin@shilinx.com 。

适用岗位:

  • QA(质量保证):负责确保无菌药品生产过程符合GMP要求。
  • 生产(Production):执行无菌药品生产,需遵循GMP附录中的操作规范。
  • 工程(Engineering):负责厂房和设备的设计与维护,确保符合无菌生产要求。
  • QC(质量控制):进行无菌药品的质量检测,包括无菌测试和微生物监测。

工作建议:

  • QA:定期审查和更新无菌药品生产SOP,确保与GMP附录要求一致。
  • 生产:培训员工,确保他们理解并能够执行无菌操作和环境监测。
  • 工程:设计和验证HVAC系统,确保洁净室达到规定的空气洁净度等级。
  • QC:制定和执行无菌测试计划,监控生产环境中的微生物和颗粒污染。

适用范围:
本文适用于无菌药品的生产,包括化学药和生物制品,由PIC/S和欧盟委员会发布,适用于跨国药企和Biotech公司。

文件要点:

  1. 质量风险管理(QRM):引入QRM原则,促进新技术和创新工艺的应用。
  2. 环境与过程监测:详细说明了无菌药品生产环境的监测要求,包括警戒限设定及趋势数据回顾。
  3. 无菌工艺模拟:提供了无菌工艺模拟要求的指南,强调了模拟测试的重要性。
  4. 质量控制(QC)要求:提供了与无菌药品相关的质量控制方面的具体要求。
  5. 术语表更新:对特定术语进行了解释,以便更好地理解和执行GMP要求。

以上仅为部分要点,请阅读原文,深入理解监管要求。

取自“https://lib.shilinx.com/wiki/index.php?title=%E4%B8%96%E7%95%8C%E9%A6%96%E5%A5%97%E5%9C%A8%E8%8D%AF%E5%93%81%E7%94%9F%E4%BA%A7%E7%BA%BF%E4%B8%AD%E9%80%9A%E8%BF%87%E9%AA%8C%E8%AF%81%E7%9A%84_AI_%E7%9B%AE%E6%A3%80%E7%B3%BB%E7%BB%9F”
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