隨著全球制藥行業(yè)的迅猛發(fā)展,企業(yè)正面臨諸多復(fù)雜挑戰(zhàn)和日益嚴(yán)苛的法規(guī)要求。尤其在藥品研發(fā)、生產(chǎn)和質(zhì)量控制的各個(gè)環(huán)節(jié)。在臨床試驗(yàn)和生產(chǎn)階段,確保關(guān)鍵質(zhì)量屬性(CQA)的嚴(yán)格監(jiān)控和管理顯得尤為關(guān)鍵。而產(chǎn)品的追溯與合規(guī)性亦增加了企業(yè)的負(fù)擔(dān)和生產(chǎn)成本。近年來(lái),AI技術(shù),特別是深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用,為制藥企業(yè)提供了全新的解決方案。AI智能體能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控生產(chǎn)過(guò)程中的海量數(shù)據(jù),識(shí)別潛在質(zhì)量問(wèn)題,并優(yōu)化