Como fornecedor de software que oferece soluções regulatórias e de qualidade para o setor farmacêutico, a Scigeniq está ciente do potencial transformador da inteligência artificial (IA).
O impacto vai muito além do ChatGPT e dos recursos geradores de seus primos; o impacto sobre os sistemas de qualidade está muito mais focado nos recursos orientados por dados.
Queremos compartilhar como a IA está moldando nosso roteiro para nosso conjunto de produtos de software como serviço (SaaS) e como a vemos aprimorando os sistemas de qualidade e os aplicativos de software no setor farmacêutico em um futuro próximo.
Estabelecendo a base: Digitalização e coleta de dados
Parece óbvio que a exploração dos recursos da IA começa com a digitalização, mas vale a pena destacar esse ponto.
A implementação de soluções de software para funções essenciais, como ações corretivas (CAPA), desvios e gerenciamento de controle de alterações, estabelece uma base crucial.
Esses sistemas digitais simplificam e padronizam os processos, tornando a coleta de dados mais abrangente e consistente.
Os dados acumulados a partir desses processos, combinados com informações de instrumentos e atividades de fabricação, fornecem um rico conjunto de dados que as funções de IA podem analisar e agir.
Essa etapa fundamental é essencial para qualquer organização que queira aproveitar a IA de forma eficaz.
Na Scigeniq, imaginamos a aplicação prática da IA em três estágios, cada um oferecendo níveis crescentes de percepção e utilidade.
Estágio 1: Recuperação de informações de conversação
O primeiro estágio inclui a implementação de recursos de chatbot.
A maioria de nós já experimentou a IA por meio de chatbots, que nos permitem fazer perguntas e obter respostas de forma conversacional com base nas informações disponíveis na Web.
As empresas farmacêuticas podem aproveitar esse modelo, permitindo que elas façam perguntas sobre seus próprios documentos regulatórios e de qualidade.
Com esse recurso, um membro da equipe, talvez novo na empresa, poderia fazer à ferramenta de IA uma pergunta como “O que dissemos anteriormente em nossos arquivos regulatórios sobre XYZ?”
A ferramenta responderia às perguntas em tom de conversa, explicando o que foi dito anteriormente sobre esse tópico nos documentos armazenados da empresa.
O pré-requisito, é claro, é que você tenha uma biblioteca de documentos disponível a partir da qual possa criar uma resposta.
Na Scigeniq, já estamos trabalhando para incorporar esses recursos às nossas soluções de qualidade e regulamentação.
Etapa 2: Identificação de padrões e correlações
O próximo estágio se concentra na análise de dados para identificar padrões e correlações.
Por exemplo, a IA pode descobrir que a maioria dos desvios ocorre durante períodos de tempo específicos ou está associada a processos específicos.
Essa camada inicial de insight permite que os investigadores reduzam seu foco ao identificar as causas e elaborar ações corretivas.
Na Scigeniq, já estamos implementando esses recursos em nossos produtos, permitindo que nossos clientes obtenham insights acionáveis a partir de seus dados.
Assim, podemos ir além da identificação de correlações e descobrir as causas reais.
À medida que acumulamos mais dados de várias fontes durante longos períodos, os recursos analíticos da IA nos permitirão fazer declarações mais definitivas sobre as causas subjacentes de desvios ou problemas.
Esse estágio requer um conjunto de dados robusto e algoritmos sofisticados capazes de distinguir entre a mera correlação e a causa real.
Ao compreender as causas básicas dos problemas, as empresas farmacêuticas podem implementar medidas corretivas e preventivas mais eficazes, melhorando a qualidade geral e a conformidade.
Estágio 3: Análise preditiva
O terceiro estágio, que a Scigeniq planeja implementar nos próximos um ou dois anos, envolve a análise preditiva.
Esse nível avançado de aplicação de IA requer um rico conjunto de dados e feeds digitais em tempo real de instrumentos e processos.
O objetivo é prever possíveis problemas antes que eles ocorram, permitindo intervenções proativas.
Por exemplo, a IA poderia prever um provável desvio com base em tendências atuais e dados históricos, permitindo ações preventivas para mitigar riscos.
Esse recurso representa um avanço significativo no gerenciamento da qualidade, oferecendo o potencial de evitar problemas em vez de apenas reagir a eles.
Aproveitamento da IA nos sistemas de qualidade farmacêutica
O impacto potencial da IA nos sistemas de qualidade das empresas farmacêuticas é dramático e está evoluindo rapidamente, mas temos uma visão clara de como aproveitar a IA nos sistemas de qualidade no curto prazo.
Desde a identificação de padrões até a descoberta de causas-raiz e, por fim, a previsão de problemas futuros, os recursos atuais de IA podem gerar melhorias significativas na qualidade e na conformidade.
Na Scigeniq, estamos no caminho certo para integrar esses recursos avançados de IA em nossos produtos.
À medida que continuamos a inovar e desenvolver nosso conjunto de produtos SaaS, nossos planos e roteiro de produtos sem dúvida evoluirão, pois os recursos de IA estão evoluindo tão rapidamente quanto podemos integrá-los.
Sabemos que a chave do sucesso para nós – e para nossos clientes – é manter o foco no valor real desses recursos e evitar sucumbir ao hype da mais nova tecnologia interessante.
Se você estiver interessado em ver como estamos implementando a IA hoje, solicite uma demonstração e nós mostraremos a você.