L’intelligenza artificiale è una tra le tecnologie esponenziali che stanno lasciando il segno più incisivo in termini di prospettive di spinta all’innovazione.
Nel prossimo futuro, i big data e l’intelligenza artificiale sono destinati a diventare sempre di più parte integrante del futuro della ricerca farmaceutica e della fornitura di servizi sanitari.
Uno degli usi più diffusi dell’Intelligenza Artificiale è il machine learning, che utilizza algoritmi per analizzare una grande quantità di dati al fine di prendere decisioni e fare previsioni. Il suo ruolo chiave in tutti i settori industriali è più che dimostrato e l’industria farmaceutica non fa eccezione. Grazie ai Big Data e al machine learning l’industria farmaceutica può migliorare i propri processi decisionali, ottimizzare l’innovazione, perseguire una maggiore efficienza nella ricerca e creare nuovi strumenti per professionisti, consumatori, assicuratori e regolatori.
Le grandi aziende farmaceutiche stanno già lavorando a numerosi progetti che utilizzano il machine learning per la ricerca, la prevenzione e il trattamento dei pazienti, tra le altre cose. E per questo, l’ecosistema si sta espandendo attraverso collaborazioni e/o acquisizioni di aziende che utilizzano queste tecnologie. È chiaro che il settore si sta trasformando partendo dall’innovazione nell’Intelligenza Artificiale, nei Big Data e nel machine learning, e tutte le aziende cercano il loro spazio per non essere lasciate indietro.
Oggi gli standard produttivi, i sistemi di verifica, l’efficienza e l’affidabilità della supply chain delle imprese sono garantiti, certificati e riconosciuti a livello globale. Ma sul piano della trasmissione e della gestione dei dati ci sono ancora ampi spazi di miglioramento sia in termini di infrastrutture e di sistemi, sia di processi e di soluzioni: a fianco di aziende ampiamente informatizzate anche su questo fronte, non poche sono le imprese che gestiscono l’enorme massa di dati necessari con procedure e approcci ‘ibridi’, dove ancora si fa uso, più o meno esteso, di documentazione cartacea.
Il ricorso a soluzioni di blockchain parrebbe la strada migliore e più veloce per garantire l’integrità e la riservatezza dei dati e prevenire i rischi di cyberattack. Uno dei principali problemi legati all’industria farmaceutica è l’incremento della produzione di medicinali contraffatti, fenomeno in crescita, che non solo mette a rischio la salute dei clienti, ma che crea grandi perdite alle aziende del settore.
Grazie all’implementazione della tecnologia blockchain, è possibile tracciare i prodotti farmaceutici, rendendo così il controllo dell’autenticità eseguibile in tempo reale a ogni nuova modifica effettuata al prodotto. La rete blockchain viene inoltre condivisa da tutti gli attori della supply chain e ogni attore contribuisce ad alimentarla.
Fare Pharma 4.0 vuol dire adottare i paradigmi propri dell’industria 4.0 per migliorare la capacità produttiva della filiera, ovvero sfruttare l’Internet of Things (IoT) per moltiplicare la capacità di acquisizione di dati caratterizzanti il processo produttivo al fine di estrarre, sfruttando le caratteristiche proprie dell’intelligenza artificiale, quelle informazioni utili non solo a controllare al meglio il processo, ma anche di gestirlo in modo pro-attivo. Infatti, con la terza rivoluzione industriale e l’introduzione negli anni ’70 dell’automazione negli impianti di produzione siamo stati in grado di controllare il corretto funzionamento di processo produttivo.
Con Industria 4.0 si aggiunge la dimensione di proattività, spostando il focus dal processo all’obiettivo: un sistema 4.0 non si limita a seguire correttamente un percorso tracciato ma comprende e anticipa le mutevoli condizioni al contorno, siano esse legate alla domanda o allo stato di un macchinario, e quindi modifica e adatta le sue attività al fine di garantire la qualità del risultato, ottimizzando l’utilizzo delle risorse e prevenendo l’insorgenza di eventi anomali.
Ad esempio, sfruttando sensori in grado di monitorare costantemente ogni aspetto del processo produttivo e al tempo stesso lo stato dei singoli elementi, è possibile sviluppare uno strato di intelligenza distribuita in grado di creare nel singolo elemento una capacità di “self-healing” su cui costruire strategie di ottimizzazione dinamica dei consumi, dell’invecchiamento, dell’usura, di predictive maintenance, ecc.
Un articolo a cura dell’Ing. Giovanna Iannuzzi,
docente del Corso in Corso Quality Assurance & GMP nell'Industria Farmaceutica
