人工智能模式下制药工业的新要求初探

徐立飞,龙丹梅,石正国

(1.贵州应用技术职业学院,贵州 福泉 505500;2.贵州轻工职业技术学院 轻工化工系,贵州 贵安 550003)

伴随着ChatGPT的广泛应用与国产化,人工智能成了2023年社会各界广泛关注的焦点。制药工程的各个领域也必将会不可避免地引入人工智能,人工智能模式下的制药产业将产生什么样的变化呢?本文在梳理过去几年智能制造技术在制药界应用的基础上,对制药工程应对人工智能的方案作一初步探索。

1 人工智能可以完成哪些制药工业的工作

以ChatGPT为代表的人工智能可以与人正常聊天对话,它能够通过理解和学习人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,真正像人类一样来聊天交流,能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码、写论文、文档校对等任务,极大减轻了人们的工作难度,提高了工作效率。与文件编制语言处理相关的工作似乎成了人工智能的典型代表。

在人工智能通用功能基础上进行大胆的分析,不难得出人工智能辅助或者代替工作人员能够完成的药品生产领域工作内容大致包括有:从业人员培训管理及人员资质确认工作;生产工艺参数及检验结果的统计分析,包括与药品生产相关的各种报表的编制;部分岗位的生产操作如净化空调系统的设置与运行、无菌药品的洗灌封生产操作及灯检操作;药品的包装生产;文件及记录的管理与发放;生产记录(含包装记录、检验记录)的填写与审核;房间及温控设备(尤其是冷链物流领域)的温湿度监测;工作进度管理与质量审核,上述工作几乎涵盖了药品生产的每一个环节。由此不难看出,结合互联网工业云、数据区块链技术、自动化控制技术,在制药工业整个产业界形成药品生产-质量管理-药事监管一体化的产业格局,并不会太远。在国家医保统一采购谈判的大格局下,每家生产企业就成为我国医药产业的一个环节。那样就不存在某个企业的生产或质量管理存在某些特殊情况了。药品生产与药品质量管理的各个环节都是完整地呈现在市场监管的视野之中。

对于制药工程领域的从业人员,需要关注的内容有四个方面:1)在药品生产领域,如何按照质量风险管理的原则优化人工智能在药品生产管理中的应用;2)在药品的设计及开发领域,如何在制药及医药产业中更好的利用人工智能技术,以及使用智能材料,结合现有的靶向制剂、缓释制剂的制剂新技术,开发出更智能的药物产品及医疗器械产品(详见2022年3月发布的《人工智能医疗器械注册审查指导原则》);3)在药事监管过程中,如何界定为工作人员活动还是人工智能的活动,如何进行有效的引导和管理,在之前的计算机化系统、药品记录与数据管理办法的基础上,进一步优化相关的法规文件;4)从药品使用的环节来看,如何借助于人工智能和人体模型,打造健康管理方案,实现每个人的颐养天年。这些人工智能不能独立完成的工作,成为人工智能充分发展背景下从业人员需要关注和发展的,当然还需要为人工智能在药事卫生领域的应用把好关。

2 人工智能时代,制药生产需要做哪些调整

制药产业,从确保药品质量的角度,需要一丝不苟地做好药品生产的法规符合性,遵纪守法是制药领域的基本生命线。但是另一方面,人工智能又确实在生活中被广泛应用。即便是制药企业的管理者不使用人工智能,也不支持人工智能在日常工作中的应用,但工作人员为了较好地完成工作,未必就不会使用人工智能。那么但凡面对具体的文件或者报表,甚至是一些药品生产的操作过程,需要指导,这是某个工作人员自己完成的,还是人工智能完成的。加入人工智能的因素之后,工作人员的管理如何划分工作单元或者具体的任务。以液相色谱为例,整个过程可以分为上样、分离、收集、图谱的结果计算等步骤,如果是自动化连续完成的,只需要工作人员一次签字确认即可,如果是半自动的过程,那么对于每一个步骤,均需要有操作人员的记录及签字。人工智能引入到制药工程之中也是一样的管理原则。引入人工智能后,与自动化工作模式一样,需要关注其内在的工作模式,管理人员很好地掌握人工智能在制药工程领域的工作机制并确保其稳定可靠,那么整体的结果就相对稳定。

因为人工智能的广泛应用,生产企业需要在力所能及的情况下,尽量采用智能化水平高、自动化程度高的生产装备,减少人工的投入或者减少人员的工作强度,整体思路是减少人员对生产过程的干预,提高生产线的自动化智能化水平,在满足产品质量要求的同时,又有效减少人员的劳动强度,有效节能降耗。以净化空调的使用为例,药品生产过程中需要良好的洁净环境作为基础保障,之前的检查中就发现存在药品生产过程中没有对应时段的净化空调使用记录的情况,此外,人工对空调系统不能动态调节,不可避免会出现局部的压差偏小或者偏高,要么会造成短时的不合格,要么就是能源的耗费。从生产管理的角度来看,二者都是不能接受的。更好的选择就是选择能够自动反馈具有一定智能水平的净化空调系统。当然这里所说的智能化水平,不仅仅是设备设施的自动控制,也包括生成对应的生产操作记录。从生产线的设计阶段就减少各种可能的人工干预或人工直接记录,既是企业安全生产的需要,也是产品生产适应新科技技术产业应用的需要。伴随着人工智能在制药工程领域的广泛应用,相信当下药事监管过程中所强调的药品生产过程要落实安全生产主体责任及质量安全主体责任必将得到全面的落实。

3 人工智能时代,需要什么样的产业人才

前面指出,药品生产过程的大部分操作都可以有人工智能辅助或者代替完成。很多情况下,制药管理过程都明确说明人员是药品生产的最大风险,所以,药品生产的管理或者输出监管都主要是针对人员来展开的,人员意识、人员的药品生产操作、人员行为习惯等是重点关注的内容。在有效减少药品生产过程人工干预的设计理念下,制药工程领域需要什么样的产业人才,这关系着当下“新工科”建设背景下,我国制药专业人才培养的重大课题。这个问题的设计,不仅关系到行业从业人员的转型设计,也关系到学校专业人才的培养,会影响到我国的产业走向,影响行业竞争能力的形成。目前,对待人工智能的通用观点是:高度发达的人工智能也是产业发展所需要掌握及应用的一种工具。从这个角度来看,人工智能这个工具也成为制药工程人士所需要掌握的社会必备通用工具之一,在专业教育及继续教育的过程中都需要给予足够的关注。

在2023年6月的第七届世界中医药学会夏季峰会论坛上,《建设新工科背景下贵州制药工程专业教育的发展对策分析研究》[1]一文中提出了相应的观点:1)药品质量风险管理(QRM)是药品生产管理的基础,是药事监管的重要理念,制药专业教育需开展药品质量风险管理的系统教育,确保学生在药品生产管理的多个场景中能够应用好药品质量风险管理。2)结合药品生产管理的多个场景,采取多种教学模式,让学生参与到药品生产的专业课教学资源库建设之中,深化对药品生产系统管理的理解。3)结合制药专业教育的在校生活,为学生开辟多种形式的旨在理解行业的实景锻炼。4)配合天然药物资源的开发,通过无菌生产技术等开展综合实训教育和创业孵化。药品质量风险管理是制药工程的基本工具,在制药专业人才培养的不同场景中,也要培养风险管理意识,提升风险管理的能力水平。

在专业人才培养方面,笔者提出了参与式的实训教学体系,结合药品生产的具体过程需要,整合为制药行业认知、制药专业教育与学习、产品制造及技术管理认知、模式产品的生产、制药行业的宏观认知等五个专题,参照课程建设的高阶性、创新性和挑战度要求,通过课程的引导但并没有确切统一答案的方式设计了一系列的实训指导,帮助制药工程领域的人员去认识制药行业,学习制药工程的相关工程技术知识和管理知识,以更好适应不断变化的制药行业需要。

梳理一下药品GMP管理,人工智能模式下制药工程领域的人才需要具备的知识技能主要包括有:工艺管理、质量管理(偏差管理、变更控制)、知识产权管理、风险(库)管理、大数据技术(数据库、区块链、数据统计、真实世界数据)及智能化技术。当然,随着社会发展,需要及时补充学习新出现的专业技术及通用技术。

4 制药工程的定制化发展与智能化发展,需要关注哪些要点

4.1 以企业主体责任的落实为基本点,构建产品生产的知识库,尤其是风险数据库

知识库管理是2010年修订版药品GMP规范的一项隐藏的任务。不过规范里面并没有明确关于产品的知识库该如何建设。结合药品质量风险管理的基本工具,不难得出这样一个结论:企业的知识库主要就是围绕产品生产、支撑梁控制、工艺设备管理等的风险管理数据库。这些风险不仅仅来源于企业自身,也包括相近产品或者使用相似设备的不同企业的相近生产工艺。考虑到药品生产企业主体责任的落实,这个知识库还应当考虑安全风险的相关内容。

尽管药品GMP管理规范的全员GMP管理理念已经提出很久了,但还是要指出,这个全员并不仅仅是包括企业的从业人员,而是整个制药领域的相关人员,比如供应商、经销商、使用机构、患者以及监管机构。只有充分考虑到相关人员的风险,与药品相关的风险才能得到全面有效的控制。从这个角度来看,也是要通过风险银行的方式汇总行业全部人员所掌握的风险信息,才能够形成风险管理的“风险全集”,而不是可能有较多“漏项”的风险子集。这也正是大力推出风险银行理念的原因所在。

条件较好的企业可以训化企业的专属智能机器人,根据企业的生产模式来训练和组建智能的产品生产线,同时还可以挖掘产品生产相关的知识库信息,拓展对数据信息、产品知识的管理。

4.2 企业需要强化行业的数据产权管理

随着智能化的推进,总体上更加关注个性化的市场,需要更多的个性化数据作为支撑。不论是产品的设计开发还是生产以及质量控制,都需要有相对独立的数据作为支撑。可以不夸张的说,制药领域将会是全面践行数据经济、数据产权的行业领域。除此之外,其他行业的某一个数据或者一个细节信息都不会直接关乎某个人的生命安全。据此认为,基于药品质量风险管理的总体模型,构建产品生产相关的风险数据为主体的可以实现信息共享的数据交流平台[2]是制药领域的重大部署。通过风险管理信息、风险控制数据的共享,制药企业需要确保产品生产、质量控制数据的全面真实有效。行业监管部门负责监督核实质量控制数据的产生过程及管理过程,专业技术人员则共同开发潜在的风险管理信息。在这个模式下,风险管理信息数据的构成及风险数据共享模式是关键,风险管理信息的经济效益提成机制是确保风险信息有效的基础,从而确保风险信息的高质量。当然,这个以风险管理为核心的风险银行,里面的风险及其控制信息不仅仅可以适用于制药领域,在其他的产业领域,如化工、电子技术、汽车制造等产品生产制造领域也是适用的。

4.3 企业需要更注重技术秘密和人才的管理

科学技术是第一生产力的理念已经深入人心。对于制药工程来说,技术秘密和各级各类专业技术人才就是科学技术的最好载体。一方面确实要强调从业者的职业道德与自律,但另一方面,企业如何从尊重知识尊重人才的角度给予相关人员足够的尊重和重视,如何将人员的诚信管理纳入企业的经验范围,如何引入第三方机构对企业生产经营相关的风险进行全面的筛查优选,这是对生产相关技术及技术人才管理的有效补充。

企业管理者在划定企业管理界限的时候,需要更加关注知识产权、数据产权的管理,当然也需要考虑从业人员的相关诉求。只有当企业管理范畴划定得合适,企业的发展战略才能更顺应社会大格局,获得较好的发展机遇。通过对知识产权、数据产权的管理,而不仅仅是对产品生产或者某种服务来获得企业的收益。

5 结语

随着人工智能的发展并引入到制药工程领域,人工智能所带来的风险、制药工程领域之前所沿用技术在人工智能化之后新增的风险以及人工智能化对产品开发设计及使用带来的新风险,是制药工程领域所需要关注的。建议企业、从业人员关注产品生产的知识库、产品生产数据产权的管理。调整企业的管理范畴和发展战略,有效应对人工智能所带来的新挑战。