В условиях ужесточения требований регуляторов (FDA, EMA, PIC/S) и перехода к парадигме Quality by Design (QbD), фармацевтические предприятия ищут способы повысить предиктивность контроля качества и снизить риски несоответствий. В этой статье рассматриваются два практических применения интерпретируемых моделей машинного обучения — деревьев решений — на ключевых этапах жизненного цикла производства твёрдых лекарственных форм.
Жизненный цикл производства таблеток и точки внедрения ИИ
Производственный цикл таблеток можно условно разделить на следующие этапы:
На этом пути существует две критические точки, где прогнозная аналитика может принести максимальную пользу:
- Этап 2 (Контроль API) — решение о выпуске партии активного фармацевтического ингредиента
- Этап 4 (Таблетирование) — диагностика отклонений в процессе формования таблеток
Решение 1: Прогноз качества партии API
Название: «API Quality Predictor»
Описание: Модель на основе дерева решений, которая на ранней стадии (после промежуточных анализов) прогнозирует, пройдёт ли партия API финальный контроль чистоты (>98%).
Входные данные:
- Параметры синтеза: температура, время, pH
- Качество исходных реагентов
- Репутация поставщика (флаг повышенного риска)
- Результаты промежуточных анализов (HPLC)
Алгоритм: Дерево решений обучается на исторических данных партий. Модель выявляет критические комбинации параметров, приводящие к браку, и даёт бинарный прогноз («годна» / «не годна»).
Польза:
- Снижение количества «поздних» отклонений
- Экономия дорогостоящих лабораторных анализов
- Поддержка оператора при принятии решений
Интеграция: MES / LIMS на этапе передачи API на стадию лекарственной формы.
Решение 2: Диагностика отклонений веса таблеток
Название: «Tablet Weight Issue Diagnoser»
Описание: Модель, которая в реальном времени определяет вероятность выхода веса таблеток за пределы допуска на основе параметров линии.
Входные данные:
- Влажность гранулята
- Скорость таблеточной машины
- Степень износа пуансонов
- Климатические параметры в зоне упаковки
Алгоритм: Дерево решений обучается на данных о браке по весу. Модель выявляет, какой именно фактор (или их комбинация) наиболее вероятно вызовет отклонение.
Польза:
- Раннее предупреждение о потенциальном браке
- Снижение простоев за счёт целенаправленного устранения причин
- Формирование данных для CAPA (корректирующих действий)
Интеграция: SCADA / система мониторинга производственной линии.
Почему деревья решений — оптимальный выбор для фармы?
В отличие от «чёрных ящиков» (нейросетей, ансамблей), деревья решений обладают ключевыми преимуществами для регулируемой среды:
- Интерпретируемость: каждое решение можно объяснить через цепочку «ЕСЛИ — ТО», понятную технологу и инспектору.
- Валидируемость: модель можно протестировать на наборе сценариев, как стандартную операционную процедуру (SOP).
- Соответствие GAMP 5: простая архитектура упрощает классификацию программного обеспечения и валидацию.
- Поддержка принципов QbD: модель формализует знания о критических параметрах процесса (CPP) и их влиянии на критические характеристики качества (CQA).
Важно: Внедрение ИИ не отменяет, а дополняет систему качества. Все прогнозы должны быть подтверждены аналитическими методами, а модель — регулярно валидироваться на новых данных в рамках жизненного цикла продукта.
Заключение
Использование интерпретируемых моделей машинного обучения позволяет фармацевтическим предприятиям перейти от реактивного контроля к прогностическому управлению качеством. Деревья решений обеспечивают идеальный баланс между интеллектуальностью, прозрачностью и соответствием требованиям GxP. Такие решения не только повышают эффективность производства, но и укрепляют доверие регуляторов к системе обеспечения качества, демонстрируя зрелый подход к управлению рисками.
Также читайте: Практическое внедрение ИИ в фармацевтическую лабораторию: три прозрачных решения на основе интерпретируемых моделей
© 2025. Практические решения на основе интерпретируемых моделей машинного обучения.
Архитектура: деревья решений (C4.5)
Многие в отрасли скептически относятся к ИИ из-за ассоциаций с нейросетями-«чёрными ящиками». Однако такие методы, как деревья решений, полиномиальная регрессия и статистический контроль процессов (SPC), — это не «новый ИИ», а развитие классической статистики, которую регуляторы принимают и применяют с 1980-х годов (ICH Q2, Q8, Q9, Q10). Их можно и нужно использовать для повышения эффективности без ущерба для качества.