Czy branża farmaceutyczna jest gotowa na cyfrową rewolucję?

Transformacja cyfrowa dotyczy już każdej branży. Nie tylko rewolucjonizuje sposób, w jaki funkcjonują, ale także wprowadza innowacje i usprawnia procesy. Branża farmaceutyczna nie jest wyjątkiem. 

Jak mówi Laura Marozsan, specjalista ds. marketingu w firmie Thermo Fisher Scientific „opracowywanie i wytwarzanie produktów farmaceutycznych to proces wymagający dużej ilości danych i stwarzający duże możliwości transformacji cyfrowej”. Przy rosnących potrzebach pacjentów i niemal niekończących się ilościach gromadzonych informacji, cyfrowa rewolucja w oprogramowaniu farmaceutycznym jest nie tylko długo oczekiwaną innowacją, ale wręcz koniecznością. 

Farmacja 4.0: Przyszłość przemysłu farmaceutycznego  

Farmację 4.0 można opisać podobnie do Przemysłu 4.0. Według Alasdaira Gilchrista jest to konwergencja ludzi, oprogramowania do zarządzania laboratorium i danych w procesie przemysłowym w celu zwiększenia jakości, produktywności i zysków, dzięki wykorzystaniu mocy zaawansowanej analizy danych – którą można również nazwać LIMS Pharma. 

Coraz większy rynek nie tylko zmusza przemysł farmaceutyczny do zachowania konkurencyjności, ale także do przestrzegania rygorystycznych przepisów. Technologia Pharma 4.0 umożliwia monitorowanie procesów w czasie rzeczywistym w celu jak najszybszego wykrywania i przewidywania niezgodności. 

Ponadto LIMS Pharma 4.0 usprawnia procesy i przyspiesza rozwój produktu poprzez standaryzację i digitalizację operacji. Wraz z wprowadzeniem rozwiązań Big Data, ogromne ilości danych mogą być łatwo dostępne, kategoryzowane i analizowane. Ta nieoceniona rewolucja zapewnia sprawny podział informacji. 

Farmacja 4.0 stanowi znaczące ulepszenie w stosunku do strategii zautomatyzowanej kontroli procesów (APC), ponieważ zapewnia nie tylko wykrywanie błędów, ale także dokładniejsze ich przewidywanie. 

Szybsze wyniki badań 

Dzięki cyfrowej rewolucji zespoły R&D mogą szybciej prowadzić badania, a co za tym idzie – przyspieszyć proces wprowadzania nowych produktów. Czas to pieniądz, zwłaszcza gdy stawką jest zdrowie. Według Laury Marozsan „jedną z technologii, która jest zauważana ze względu na jej zdolność do przyspieszania badań i rozwoju (R&D), jest sztuczna inteligencja, w tym jej podobszary uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się”. 

To nie jedyna zaleta uczenia maszynowego. Jak zauważa Marozsan, „w przypadku rzadkich chorób sztuczna inteligencja może skrócić czas potrzebny na postawienie trafnej diagnozy i zaplanowania leczenia”.  

We współpracy z zespołami badawczo-rozwojowymi i partnerami ds. innowacji szybki dostęp do danych jest nieoceniony. Co więcej, niezwykle ważne jest, aby jak najlepiej je wykorzystać do skuteczniejszego projektowania eksperymentów. 

Rewolucja cyfrowa koncentruje się na architekturze danych i jej zgodności z Zasadami Danych FAIR. Zasady rzetelnych informacji zapewniają możliwość znalezienia, dostępność, interoperacyjność i możliwość ponownego wykorzystania danych.  

Ponadto szybszy dostęp do danych zapewnia lepszą i łatwiejszą współpracę między branżą farmaceutyczną, organami regulacyjnymi, środowiskiem akademickim i podmiotami świadczącymi opiekę zdrowotną, a wirtualizacja procesów usprawnia proces rozwoju. 

Większa produktywność  

Zapotrzebowanie na produkty medyczne wciąż rośnie, podobnie jak potrzeba usprawnienia badań. Aby poprawić wydajność laboratoriów, niezbędne jest wspieranie techników i zwiększanie ich produktywności za pomocą oprogramowania farmaceutycznego. 

Łatwiej jest powiedzieć niż zrobić. Jednak dzięki rozwiązaniom cyfrowym zadanie to jest znacznie ułatwione – narzędzia takie jak okulary rozszerzonej rzeczywistości nie tylko poprawiają jakość pracy, ale także przyspieszają jej tempo. Holo4Labs jest przykładem takiego rozwiązania, łączącego technologię Microsoft® HoloLens i oprogramowanie Thermo Scientific™ SampleManager LIMS™.  

Jak mówi Paweł Gawkowski, „Jedną z wielu korzyści wirtualnego interfejsu jest poprawa produktywności laboratoriów, nie tylko w zakresie automatyzacji danych, ale także usprawnienia przepływu pracy, procesów i współpracy. Pozwala również technikom laboratoryjnym na wykonywanie części procesów zdalnie lub częściowo zdalnie, a co za tym idzie – przyspiesza ich pracę i zmniejsza liczbę osób potrzebnych na miejscu.” 

Jak podkreśla Laura Marozsan, „kluczowym elementem. ułatwiającym korzystanie z systemów AI jest to, że wszystkie dane badawcze są łatwo dostępne w scentralizowanej lokalizacji”. Aby tak się stało, wprowadzane są systemy zarządzania danymi, takie jak LIMS. System usprawnia proces udostępniania i analizowania danych poprzez ich organizowanie i gromadzenie. 

Dzięki temu rozwiązaniu dane są łatwo dostępne dla uprawnionych osób, a ryzyko ich utraty jest znacznie zmniejszone. Wyeliminowanie ręcznego wprowadzania informacji ułatwia także proces wyszukiwania i zapewnia szybki dostęp do bazy. 

Zarządzanie ryzykiem 

Rosnąca potrzeba korzystania z oprogramowania do zarządzania laboratoriami i innych systemów cyfrowych w celu zmniejszenia ryzyka to kolejny czynnik, który zrewolucjonizował przemysł farmaceutyczny.  

Cyfrowe systemy zarządzania minimalizują ryzyko utraty danych i niewłaściwego obchodzenia się z nimi. Zapewniają również spójność, eliminując liczbę błędów związanych z ręczną transkrypcją i procesami offline, a także z brakiem kompatybilności między systemami. 

Przemysł farmaceutyczny podlega ścisłym regulacjom i musi spełniać najróżniejsze wymogi prawne, niezbędny jest więc niezawodny i ustandaryzowany system. 

Przyszłość przemysłu farmaceutycznego 

Dzięki LIMS Pharma cyfrowa transformacja oznacza poprawę bezpieczeństwa, jakości i produktywności w branży farmaceutycznej.  

Oprogramowanie doskonale poradzi sobie z rosnącymi potrzebami pacjentów, niekończącymi się wymogami i ogromnymi ilościami danych. Dzięki inteligentnym rozwiązaniom analitycznym, w tym LIMS, produktywność laboratorium będzie nie tylko stopniowo się zwiększać, ale także modernizować. 

Jeśli chcesz porozmawiać o szczegółach, porozmawiajmy - opowiemy Ci o korzyściach LIMS dla Twojego laboratorium.