ООО «АСофт XXI» 6 ноября 2024

Как ИИ поможет в управлении качеством в фармации

Системы ИИ являются ИТ-разработкой, способной взаимодействовать в режиме «вопрос-ответ», т.е. выдавать экспертные решения по заданным входным данным

Василий Лактионов
Директор по информационным технологиям AptekaMos.ru

Разработал решение для аналитических систем, используемое крупными компаниями (ГБУЗ «ЦЛО ДЗМ», АС Живика, WER.RU)

Эту возможность ИИ-системы получают в процессе подготовки, когда команда профессионалов определенной компетенции учит систему, как отвечать на те или иные вопросы, показывая массивы информации, откуда берутся ответы. Эти массивы и называются big data. Кроме того, ИИ используют интернет вещей — любое оборудование со встроенными датчиками, обменивающимися информацией, что необходимо для производственного процесса без участия человека.

Адекватные и правильные ответы зависят от образования и профессионализма «педагогов».  Вот почему некоторые уже внедренные сейчас системы ИИ в творчестве (рисунки, текст) разочаровывают пользователей — при их разработке «учителями» явно была не Большая Советская Энциклопедия, а молодой «продвинутый» коуч, не отличающий Гогена от Винсента ван Гога.

Фармбизнесу при выборе разработчика системы ИИ необходимо понимать отличие традиционных или даже передовых ИТ-решений от создания экспертных систем ИИ. 

Как правило, простые разработчики СУБД не работают с алгоритмами обработки big data и интернетом вещей, не умеют организовать команду «учителей» — компетентных экспертов самой фармкомпании.

Кейсы фармацевтических компаний, участвующих в проектах по внедрению ИИ, должны быть представлены на конкурсах независимых разработок с привлечением ведущих фирм или интеграции ИИ-решений, целесообразнее всего с помощью компетентного вендора. О вендорах и их роли в имплементации технологий ИИ в фармацевтическую практику — разговор отдельный, сегодня надо лишь помнить, что вендор — полноценный участник проекта, на котором в первую очередь лежит ответственность за внедрение программного продукта в бизнес-процессы организации. Фармзаказчик должен первоначально определить, для чего нужна система, какие цели и задачи она будет решать, какое развитие получит в перспективе. Он может воспользоваться услугами сторонних «учителей»-экспертов. Однако без взаимодействия с командой сотрудников компании не обойтись: только ее специалисты знают, как работают процессы в компании, какие особенности необходимо учитывать, какие цели должны быть достигнуты, на кого будет возложена ответственность.

Новое качество фармбизнеса

Сегодня фармацевтическая система менеджмента качества (СМК) объединяет следующие надлежащие практики: GLP — надлежащая лабораторная практика; GCP — надлежащая клиническая практика; GMP — надлежащая производственная практика; GDP — надлежащая практика дистрибуции лекарственных средств; GPP — надлежащая аптечная практика и GVP — надлежащая практика фармаконадзора. 

При менеджменте надлежащего ИИ (Good AI Practice) указанные системные практики, к которым мы, казалось бы, давно адаптировались и привыкли, приобретают новое качество в фармацевтическом бизнесе (в том числе под госуправлением) за счет:

  • встраивания фармработника в пространство фармацевтического менеджмента в качестве лица, задающего системе параметры реализации технологий ИИ, контролирующего и оценивающего результат на выходе;
  • эффективного планирования с минимумом риска, времени обоснования и необходимого инновационного ресурсного (материально-энерго-эколого-технологического) обеспечения;
  • процедурного прослеживания исполнения (реализации) комплекса системных задач до момента (стадии) выхода;
  • объективного контроля процессов, процедур, инструкций, операций и изменений с помощью интернета вещей;
  • достижения заявленного результата (поставленной цели) при оптимуме затрат и минимуме риска;
  • мониторинга результатов работы за пределами организации (в обществе) имплементацией перманентной системы обратной связи.

Ценность ИИ в том, что, прогнозируя, обнаруживая и устраняя возможные аномалии и отказы, предвидя отклонения и риски, система обеспечивает упреждающее управление качеством, что доступно лишь в сотрудничестве с обученным фармработником, несущим ответственность за заявленный итог личной и командной работы на выходе.