.png)
Penerapan computer vision AI di industri farmasi bukanlah hal baru. Di beberapa negara, computer vision AI cenderung digunakan untuk hal-hal yang tidak terkait dengan departemen ilmiah atau klinis, tetapi mengarah pada pengemasan dan entri data.
Kami akan mengeksplorasi aplikasi potensial berikut dari perangkat lunak visi mesin di industri farmasi:
Kontrol Kualitas untuk produk dan Kemasan
Digitalisasi dokumen fisik untuk entri database
Kontrol Kualitas untuk Produk dan Kemasan
Masalah bisnis dalam kontrol kualitas farmasi dan inspeksi pengemasan yang paling sering ditangani oleh computer vision AI adalah sebagai berikut:
Menghitung jumlah pil yang diisi setiap botol
Memeriksa setiap pil untuk mengetahui bentuk, ukuran, dan kerusakan yang akurat
Memeriksa kemasan untuk kontrol kualitas atau kerusakan
Validasi label untuk informasi produk dan barcode
Perusahaan farmasi dapat menetapkan jumlah pengisian standar untuk setiap wadah produk mereka, dan melatih model pembelajaran mesin tentang bentuk dan ukuran semua pil yang saat ini diproduksi oleh perusahaan. Solusi perangkat lunak computer vision ai akan dapat mendeteksi berapa banyak dari satu produk yang dikeluarkan ke dalam wadah pada satu waktu, serta jika ada pil yang rusak atau cacat karena kesalahan produksi.
Kontrol kualitas juga dapat diperluas ke kemasan produk ketika digunakan untuk mendeteksi keberadaan tutup botol obat, bungkus plastik di atas tutup botol, kotak yang benar, atau elemen kemasan lainnya. Sebuah kamera dalam proses produksi akan menggunakan cuplikan model dari setiap unit yang sedang dikemas, dan akan memindai video untuk setiap item yang dilampirkan.
Barcode dan label yang dicetak untuk produk farmasi juga harus mematuhi pedoman kualitas yang ketat. Computer vision AI dapat membantu perusahaan memastikan barcode mereka terlihat oleh pemindai standar industri serta memverifikasi semua informasi produk untuk akurasi dan visibilitas. Untuk teks tercetak, solusi biasanya memerlukan teknologi optical character recognition (OCR).
Digitalisasi Dokumen Fisik untuk Entri Basis Data
Kemungkinan lain untuk computer vision AI di bidang farmasi adalah otomatisasi proses bisnis pada sisi digitalisasi dokumen dan entri data. Computer Vision dapat membantu mendigitalkan dokumen berikut:
Dokumen uji klinis
Dokumen uji klinis dari uji coba sebelumnya dapat menjadi sumber yang berharga bagi perusahaan yang ingin membandingkan semua uji klinis mereka untuk memutuskan praktik terbaik. Misalnya, perusahaan farmasi yang ingin mengumpulkan data untuk solusi analitik intelijen bisnis mereka mungkin ingin mendigitalkan dokumen dari uji klinis yang belum disimpan secara digital.
Catatan laporan pasien
Laporan historikal pasien mungkin berisi informasi yang berguna tentang respons pasien terhadap obat dan tingkat keparahan efek sampingnya. Ini sangat penting jika efek samping baru ditemukan atau jika pasien memiliki alergi terhadap obat tersebut. Perusahaan farmasi dan klien mereka masing-masing mendapat manfaat dari digitalisasi dan pemusatan data ini karena perusahaan dapat memperhitungkan setiap reaksi pasien di masa lalu dan menggunakan kesadaran itu untuk mendorong kesehatan dan kepuasan pasien.
Artikel Menarik Lainnya:
Σχόλια