AI 驱动的制药质量控制｜斯蒂瓦那托集团

“斯蒂瓦那托集团正将人工智能（AI）应用于视觉检测领域，以解决误剔问题。”医药视觉检测产品开发经理Andrea Sardella表示，“假以时日，这项技术还可更广泛地用于分类不同剔除类型或识别异物颗粒，为优化生产工艺提供关键信息”。 

人工智能使系统能够将被检产品的实际图像与海量合格/不合格产品图像库进行比对，并计算其归属于图像库中某类别的概率。过去两年间，制药行业一直在积极研究该技术，而斯蒂瓦那托集团便是先驱之一。 

Sardella 表示，“存在两大挑战。首先，与汽车、犬类等日常物品相比，制药相关图像数据更为稀缺，而后者曾加速推动了人脸识别、图像标注和自动驾驶软件的开发。其次，这些图像属于客户工艺数据。我们必须确保数据完整性与安全性，并保证客户授权后可供美国FDA、EMA等监管机构进行验证。” 

采用标准视觉技术时，操作人员需运用经典测量参数，凭借自身经验并从生产中抽取样本。“误剔”现象是我们在只能获取有限样本时不可避免的权衡结果。有时，我们最终会为了确保检测可靠性而剔除合格产品。 

人工智能自动处理数十万张图像。通过这种方式，系统能够更全面地呈现缺陷特征并建立更完善的认知库，为参数化处理奠定基础。“我们可以在不牺牲检出率的前提下，大幅降低误剔率。” 

斯蒂瓦那托集团正积极协助客户部署在线原型检测系统，同时其他客户正在比对人工智能检测结果与容器或药品特定部位视觉检测问题的结果。公司正在自身产线上测试人工智能技术，以降低误剔率。