- AIとMLを適応させるために、業界はGMP規制を見直す必要がある
- Fierce Pharmaが主催したウェビナーでは、品質システムがAIを制御して生産性を向上させることが探究された
- AIは機械学習（ML）を含む幅広い技術を網羅し、それぞれが異なるキャンプに分かれる
- AIの登場はGxP製造業界に影響を与えており、研究開発領域での使用例が増加している
- 製造業界に進出する際には、異なる種類のAIに存在する自律レベルを考慮することが重要であり、リスク管理アプローチを維持する必要がある
- AIモデルをトレーニングするためには良好なデータガバナンスを使用することが重要であり、サードパーティのソフトウェアを採用する前に徹底的に調査すべきである
考え：AIが製造業界に進出するにあたり、GxP規制との調整が必要であり、データの品質やリスク管理の重要性が強調されています。また、AI技術の導入には慎重さが求められ、適切なトレーニングとデータの品質が成功の鍵となります。業界はAIの潜在能力を最大限に活用するために、規制やガイドラインの整備を進める必要があります。
元記事: https://www.bioprocessintl.com/bioprocess-insider/ai-is-stronger-and-faster-but-is-it-better-