«Stevanato Group está usando actualmente inteligencia artificial (IA) en las inspecciones visuales para solucionar el problema de los falsos rechazos. Con el tiempo —afirma el responsable de desarrollo de producto e inspección visual de fármacos, Andrea Sardella— podríamos utilizar la tecnología a una escala aún mayor para determinar las diferentes categorías de rechazos o identificar partículas extrañas, lo que nos facilitaría información indispensable para mejorar el proceso de producción».
La IA permite a los sistemas correlacionar la imagen real de un producto en inspección con el contenido de una biblioteca enorme de imágenes similares de productos aceptados y rechazados, y determinar la probabilidad de que pertenezca a una de las categorías de la biblioteca. La industria farmacéutica ha estudiado activamente esta tecnología en los últimos dos años y Stevanato Group es una de las empresas pioneras en este uso de la IA.
«Hay dos problemas», explica Sardella. «En primer lugar, no hay tantas imágenes disponibles relacionadas con la industria farmacéutica como las que hay de objetos diarios, como coches o perros, que aceleraron el desarrollo de software de reconocimiento facial, descripción de imágenes y conducción autónoma. En segundo lugar, las imágenes forman parte de los datos de procesos de los clientes. Por una parte tenemos que garantizar la integridad y la seguridad de los datos y, por otra, que contamos con el permiso de los clientes para facilitar estos datos a organismos reguladores como la FDA de Estados Unidos o la EMA, a efectos de validación».
Con la tecnología visual estándar, los operadores utilizan los parámetros clásicos de medición, junto con su propia experiencia, y toman muestras de producción. Los «falsos rechazos» son la consecuencia inevitable de disponer de un conjunto limitado de muestras. A veces acabamos rechazando productos en buen estado por precaución.
La IA permite enviar cientos de miles de imágenes automáticamente. En este sentido, el sistema ofrece una representación más completa de los defectos y una mejor base de conocimiento para comenzar la definición de parámetros. «Ahora podemos reducir enormemente la tasa de falsos rechazos, sin sacrificar el índice de detección».
Stevanato Group está ayudando activamente a un cliente a implementar un prototipo integrado en la línea de producción, mientras que otros están comparando los resultados de la IA con problemas concretos de inspección visual en alguna parte del envase o el fármaco. La propia empresa está haciendo experimentos con IA en su línea de producción para reducir los falsos rechazos.
