ステバナート・グループのSG Vision AIプラットフォームは医薬品包装検査の効率を最適化させ、人工知能は製薬向け視覚検査の強化を実現します

人工知能の急速な発展の中で、製薬業界は大きな技術革新を迎えています。製薬業界は長年、その複雑さと参入障壁の高さで知られており、医薬品開発から製造、規制、サプライチェーンに至るまで、あらゆる段階で課題を抱えています。近年、人工知能、機械学習、ディープラーニングの台頭により、業界は大きく変貌を遂げています。人工知能技術は、研究開発サイクルの短縮や臨床試験の効率向上など、業界を一変させる可能性を秘めているだけでなく、製造プロセスのスマートなアップグレードを促進することもできます。このような背景の中、医薬品の安全性と品質を確保する上で不可欠な要素である視覚検査技術は、AIの活用によって新たな可能性を切り開きつつあります。

懸濁液や凍結乾燥製剤といった医薬品の形態特有の特性により、従来の視覚検査システムでは、無害な気泡や外観上の軽微な欠陥を汚染粒子と誤認してしまうことがあり、検査の繰り返しや追加コストの発生につながります。このペインポイントに対処するため、ステバナート・グループ（Stevanato Group）は製薬業界向けに特別に設計されたSG Vision AIプラットフォームを発表しました。このプラットフォームは、豊富な業界経験と高度なディープラーニングモデルを組み合わせ、誤拒否率を最小限に抑えながら、カスタマイズされた高品質の検査ソリューションを顧客に提供します。

SG Vision AIは、バイアルやカートリッジのすべての画像を分析し、気泡と有害な粒子を正確に区別することができ、それにより誤判定拒否率を大幅に削減します。実際のプロジェクトでは、プラットフォームは30,000個のサンプルを用いてトレーニングを行い、そのうち75%はモデルのトレーニング、10%は検証セット、15%はテストセットに使用されました。その後、追加の6,000個のサンプルを用いてシステムの検証が行われ、最終的にわずか0.21%という優れた誤判定拒否率を達成し、優れた検査性能と信頼性を実証しました。この成果は、製造ラインの検査性能を向上させるだけでなく、製薬企業のコストを大幅に削減することにもつながります。

SG Vision AIの独自の強みは、ディープラーニングモデルの精度だけでなく、プラットフォームの全体的な設計と使いやすさにも表れています。Microsoft Azureに基づいて構築されたこのプラットフォームは、アメリカCFR 21 Part 11およびEU GMP Annex 11のコンプライアンス要件に準拠しており、アップロード、共有、処理中のデータの安全性と制御を確保します。組み込みのアノテーションアシスタントは、欠陥を迅速に分類し、プロセス全体を通してデータのトレーサビリティを確保するのに役立ち、最初のアノテーションから最終レビューまでのプロセスを大幅に短縮します。さらに、プラットフォームは直感的な統計や可視化ツールを提供し、ユーザーは各検査プロセスのパフォーマンスをリアルタイムで監視および分析できます。データがクラウドに保存されている場合でも、オペレーターは画像に簡単にアクセスして管理できるため、効率的なコラボレーションが可能になります。

コストと運用効率の面では、SG Vision AIのクラウドベースの導入により、ローカルストレージへの依存と高額なメンテナンスコストを回避し、データの暗号化と完全性を維持できます。これにより、製薬企業は総所有コストを削減しながら、製造の安全性とコンプライアンスを確保できます。プラットフォーム全体はユーザーエクスペリエンスを最優先に設計されており、グラフィカルインターフェースと直感的なワークフローを提供することで、視覚検査プロセスをよりスムーズで使いやすくします。かつ導入から運用まで、モデルのパフォーマンスを継続的に最適化できるよう、専門家による継続的なサポートを提供します。

今後、製薬業界における個別化治療と高品質医薬品の需要が高まるにつれ、視覚検査分野におけるAIの価値もますます高まる中、ステバナートグループは、高度な人工知能技術と製薬の専門知識を深く統合することで、製薬業界をデータ駆動型でインテリジェントな管理を中心とした新たな段階へと導きます。

 

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