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Usando visão computacional na indústria farmacêutica

Abdelrahman Elgendy

Leitura de 5 minutos

13 de fevereiro de 2025

Explore como a visão computacional pode melhorar a fabricação farmacêutica, o gerenciamento de estoque e o atendimento ao paciente, permitindo fluxos de trabalho mais inteligentes.

A indústria farmacêutica está evoluindo rapidamente, com a inteligência artificial (IA) desempenhando um papel cada vez maior na melhoria da eficiência, controle de qualidade e gestão de estoque. À medida que a produção aumenta e os requisitos regulamentares se tornam mais rigorosos, garantir a precisão nos processos farmacêuticos é mais crítico do que nunca.

De acordo com a Mordor Intelligence, o tamanho do mercado de Inteligência Artificial no setor farmacêutico é estimado em US $ 4,35 bilhões em 2025 e deve chegar a US $ 25,73 bilhões em 2030. Com este crescimento, modelos de visão computacional como Ultralytics YOLO11 podem ajudar a simplificar os fluxos de trabalho farmacêuticos, melhorando a deteção de comprimidos, o controlo de inventário, a verificação de embalagens e as operações de farmácia.

Ao aproveitar a detecção de objetos, a classificação e a contagem em tempo real, a visão computacional pode dar suporte a fabricantes, hospitais e farmácias na automação de processos importantes, garantindo, ao mesmo tempo, a conformidade regulatória.

Neste artigo, exploramos os desafios enfrentados pela indústria farmacêutica, como a visão computacional pode ajudar e as aplicações do mundo real da Visão de IA na indústria farmacêutica.

Desafios na indústria farmacêutica

Apesar dos avanços na pesquisa e fabricação farmacêutica, vários desafios podem persistir no controle de qualidade, gerenciamento de estoque e conformidade regulatória.

  • Limitações no controle de qualidade: Identificar cápsulas defeituosas ou embalagens danificadas exige precisão, mas as inspeções manuais permanecem propensas a erros.

  • Má gestão de estoque: Rastrear grandes volumes de medicamentos de forma eficiente pode ser difícil, levando a escassez de estoque, excesso de estoque e interrupções na cadeia de suprimentos.

  • Conformidade regulatória: Regulamentações rigorosas exigem documentação e verificação precisas, aumentando a necessidade de monitoramento e relatórios automatizados.

  • Ineficiências no fluxo de trabalho da farmácia: Farmácias comunitárias e hospitalares podem ter dificuldades com o rastreamento de estoque, otimização de horários de funcionários e minimização de erros na dispensação de medicamentos.

Enfrentar esses desafios requer soluções automatizadas e escaláveis, e a visão computacional pode se tornar uma poderosa aliada.

Como a visão computacional pode aprimorar as práticas farmacêuticas

Os modelos de visão por computador podem trazer precisão, eficiência e adaptabilidade às aplicações farmacêuticas. A sua capacidade de detect e classify produtos farmacêuticos em tempo real torna-os ferramentas valiosas para controlo de qualidade, gestão de inventário e otimização de farmácias de retalho. Ao automatizar esses processos, os modelos de visão computacional como o YOLO11 podem ajudar as empresas farmacêuticas a melhorar a precisão, a conformidade e a eficiência operacional.

Veja como a visão computacional pode ser aproveitada nos fluxos de trabalho farmacêuticos:

  • Controle de qualidade automatizado: A visão computacional pode analisar pílulas, cápsulas e embalagens em alta velocidade, detectando defeitos, inconsistências de cor e rótulos desalinhados para garantir a integridade do produto.

  • Rastreamento de estoque: Modelos alimentados por IA podem contar e monitorar o estoque farmacêutico em tempo real, minimizando erros na cadeia de suprimentos e prevenindo escassez ou excesso de estoque.

  • Otimização de farmácias de varejo: Mapas de calor gerados por visão computacional podem analisar os padrões de movimento dos clientes, ajudando as farmácias a ajustar o layout da loja, melhorar os horários de trabalho e reduzir os tempos de espera nos balcões de prescrição.

  • Verificação de embalagens: Modelos orientados por IA podem inspecionar embalagens blister e frascos, identificando pílulas ausentes, recipientes selados incorretamente e defeitos de embalagem antes que os produtos cheguem aos consumidores.

Ao integrar a visão computacional nos fluxos de trabalho farmacêuticos, fabricantes, distribuidores e farmácias podem aumentar a eficiência, melhorar a conformidade e fornecer medicamentos mais seguros aos pacientes.

Aplicações reais da visão computacional na indústria farmacêutica

Agora que discutimos os desafios na indústria farmacêutica e como os modelos de visão computacional podem melhorar a eficiência, vamos explorar algumas de suas aplicações no mundo real. Os sistemas alimentados por Visão de IA podem aprimorar a fabricação de medicamentos, a inspeção de embalagens, o gerenciamento de estoque e as operações de farmácia.

Agora, vamos dar uma olhada mais de perto em como a visão computacional é usada na fabricação farmacêutica e nas operações de varejo.

Detecção e contagem de pílulas para gerenciamento de estoque

Gerenciar o estoque farmacêutico de forma eficiente requer detecção e contagem precisas de comprimidos. A contagem manual de estoque é demorada e propensa a erros, levando a discrepâncias nos registros de medicamentos.

Modelos de visão por computador como o YOLO11 podem ser treinados em conjuntos de dados para detect e contar comprimidos em recipientes de armazenamento, distribuidores de comprimidos e linhas de fabrico. Ao integrar câmaras alimentadas por IA em sistemas de gestão de inventário, as farmácias e as instalações de produção podem track os níveis de stock em tempo real, reduzindo os erros de contagem e garantindo uma distribuição precisa dos medicamentos.

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Fig. 1. YOLO11 detecta comprimidos em tempo real, apoiando o controlo automático do inventário.

A automatização da detecção e contagem de pílulas pode ajudar os fabricantes de produtos farmacêuticos e as farmácias hospitalares a manter registros de estoque precisos, reduzindo o desperdício e evitando a escassez. Esta abordagem melhora a eficiência, garantindo a disponibilidade atempada de medicamentos para os pacientes.

Inspeção de qualidade de cápsulas usando visão de IA

A manutenção de cápsulas farmacêuticas de alta qualidade é essencial para a segurança dos doentes e para a conformidade regulamentar. As cápsulas defeituosas, seja devido a fissuras, deformações ou cor incorrecta, podem comprometer a eficácia dos medicamentos. As inspecções manuais tradicionais têm muitas vezes dificuldade em detect inconsistências subtis, tornando a automatização uma solução valiosa para o controlo de qualidade.

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Fig. 2. Os modelos de visão por computador detect incompatibilidades de cores e comprimidos rachados em embalagens blister.

Os modelos de visão computorizada podem ser treinados para analisar cápsulas a alta velocidade, identificando incompatibilidades de cor, fissuras na superfície e deformações. Ao processar imagens de alta resolução de cápsulas, os sistemas alimentados por IA podem detect irregularidades que podem indicar erros de formulação ou defeitos estruturais. Isto garante que apenas cápsulas de qualidade farmacêutica são distribuídas, reduzindo o risco de medicamentos de qualidade inferior chegarem aos pacientes.

Ao integrar o controle de qualidade alimentado por IA, os fabricantes farmacêuticos podem melhorar a precisão da produção, reduzir produtos defeituosos e atender a padrões regulatórios rigorosos. A automação da inspeção de cápsulas aumenta a eficiência da fabricação, garantindo a qualidade consistente na produção farmacêutica.

Mapas de calor em farmácias para análise do comportamento do cliente

A visão computacional não é usada apenas na fabricação farmacêutica — ela também pode aumentar a eficiência em farmácias comunitárias e hospitalares. Assim como os mapas de calor em ambientes urbanos revelam padrões de movimento de pedestres em torno de lojas, a visão computacional pode fornecer insights semelhantes sobre o fluxo de clientes dentro das farmácias. 

As farmácias de varejo geralmente enfrentam desafios na otimização dos horários da equipe, na organização da colocação de produtos e na minimização dos tempos de espera nos balcões de prescrição. Compreender como os clientes navegam no espaço pode ajudar a melhorar esses processos.

Ao utilizar modelos de visão por computador como o YOLO11, as farmácias podem gerar mapas de calor para track tráfego pedonal e as interações com os clientes. Da mesma forma que as empresas podem utilizar mapas de calor ao nível da rua para determinar zonas de elevado tráfego para colocação no retalho, as farmácias podem analisar quais as áreas que recebem mais interações, quer se trate do balcão de receitas médicas, dos corredores de medicamentos de venda livre ou das zonas de consulta. 

Ao identificar esses padrões, os layouts das lojas podem ser ajustados para melhorar a acessibilidade e agilizar as operações da farmácia. Além disso, a visão computacional pode ajudar os gerentes de farmácia a otimizar a alocação de pessoal, garantindo que os funcionários estejam posicionados de forma eficaz para reduzir o congestionamento durante os horários de pico.

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Fig. 3. YOLO11 gera mapas de calor para track os padrões de movimento, ajudando as empresas a analisar o tráfego pedonal.

Ao aproveitar a visão computacional para a análise do comportamento do cliente, as farmácias podem criar um ambiente mais organizado e eficiente, reduzindo gargalos e melhorando a prestação de serviços. Esses insights podem dar suporte a operações de varejo mais inteligentes, levando a tempos de espera mais curtos, melhor posicionamento de estoque e uma experiência mais perfeita para os clientes.

Reconhecimento e identificação de embalagens blister

A embalagem blister é um dos métodos de embalagem mais utilizados na indústria farmacêutica, garantindo a precisão da dose e a proteção do produto. No entanto, erros como pílulas ausentes, danificadas ou desalinhadas dentro de uma embalagem blister podem levar a erros de medicação, dosagens comprometidas e potenciais riscos de segurança para os pacientes. As inspeções manuais de embalagens blister podem ser demoradas e propensas a erros humanos, tornando o controle de qualidade automatizado uma parte essencial dos fluxos de trabalho de embalagens farmacêuticas.

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Fig. 4. Os modelos de visão por computador detect os comprimidos em falta nas embalagens blister, garantindo a integridade da embalagem.

Os modelos de visão computacional podem ser treinados para analisar embalagens blister em tempo real, detectando pílulas ausentes ou colocadas incorretamente dentro de compartimentos selados. Esses modelos também podem identificar defeitos de embalagem, como selos desalinhados ou cavidades deformadas, que podem resultar em dosagem inconsistente. Ao processar imagens de alta resolução, os sistemas alimentados por IA garantem que cada embalagem de medicamento atenda aos padrões regulatórios e de garantia de qualidade antes de chegar aos consumidores.

Ao automatizar as inspeções de embalagens blister, as empresas farmacêuticas podem melhorar a integridade do produto, reduzir o risco de erros de distribuição e garantir a conformidade com regulamentos de qualidade rigorosos. Esta abordagem orientada por IA melhora a precisão e a eficiência da embalagem, apoiando uma distribuição de medicamentos mais segura e, ao mesmo tempo, reduzindo o desperdício de embalagens defeituosas.

Detecção e contagem de embalagens de frascos farmacêuticos

O rastreamento de medicamentos líquidos em hospitais e farmácias requer um monitoramento preciso de frascos farmacêuticos, principalmente frascos de soro fisiológico e fluidos intravenosos. Garantir que esses frascos sejam devidamente lacrados, armazenados e dispensados é crucial para manter a segurança e a eficiência dos medicamentos. Os métodos manuais de rastreamento podem levar a imprecisões no gerenciamento de estoque, resultando potencialmente em escassez ou excesso de estoque de medicamentos essenciais.

Os modelos de visão computacional podem ser usados para analisar frascos farmacêuticos, detetando se um frasco está cheio, quase cheio ou vazio. Ao processar imagens de alta resolução, esses modelos podem avaliar os níveis de líquido dentro de recipientes transparentes ou semitransparentes, permitindo que hospitais e farmácias tomem decisões de inventário orientadas por dados. Além disso, podem identificar frascos danificados ou incorretamente selados, evitando a distribuição de medicamentos comprometidos.

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Fig 5. Modelos de visão computacional identificam os níveis de frascos de soro fisiológico, detectando se estão 80% cheios, meio cheios ou vazios.

Ao automatizar a deteção de frascos e a avaliação do nível de líquido, os hospitais e as farmácias podem otimizar os seus sistemas de inventário, reduzir o desperdício de medicamentos e garantir uma gestão precisa do stock. Esta abordagem orientada por IA ajuda a melhorar a segurança do paciente e a eficiência operacional, apoiando uma melhor alocação e armazenamento de recursos em ambientes de saúde.

Benefícios da visão computacional na indústria farmacêutica

A adoção da visão computacional em aplicações farmacêuticas pode melhorar a eficiência, a precisão e a conformidade regulamentar. Os principais benefícios incluem:

  • Maior precisão: Reduz erros na contagem de comprimidos, controle de qualidade e rastreamento de inventário.

  • Maior eficiência: Automatiza processos manuais, melhorando a produtividade.

  • Economia de custos: Minimiza o desperdício e otimiza a gestão de recursos.

  • Conformidade regulatória: Aumenta a precisão e a verificação da documentação.

Com essas vantagens, espera-se que a tecnologia de visão computacional desempenhe um papel ainda maior na automação farmacêutica nos próximos anos.

Quais são os próximos passos para a visão computacional na indústria farmacêutica?

À medida que a IA e a visão computacional continuam a evoluir, as suas aplicações na indústria farmacêutica podem estender-se para além da fabricação e da gestão de inventário. Os avanços emergentes podem oferecer novas formas de otimizar as operações das farmácias, melhorar a distribuição de medicamentos e aumentar a segurança dos pacientes.

Um desenvolvimento potencial são as consultas de RA com tecnologia de IA dentro das farmácias. Ao integrar a RA com a visão computacional, os farmacêuticos podem ser capazes de analisar visualmente a adesão à medicação, auxiliar os pacientes com as instruções de prescrição e fornecer recomendações orientadas por dados. Isso pode melhorar as consultas farmacêuticas remotas, tornando a orientação sobre medicamentos mais acessível e personalizada.

A triagem automatizada de medicamentos e a detecção de validade são outra aplicação promissora. A visão computacional pode ser usada para escanear e categorizar o estoque farmacêutico, garantindo que os medicamentos vencidos sejam identificados e removidos antes da dispensação. Ao integrar sistemas de triagem orientados por IA, farmácias e hospitais podem melhorar a precisão do inventário, reduzir o desperdício e aumentar a segurança do paciente.

A monitorização da adesão à medicação baseada na IA pode também tornar-se uma ferramenta valiosa nas operações das farmácias. Os modelos de visão por computador podem analisar a utilização de blisters ou detect padrões nas recargas de receitas, ajudando os farmacêuticos a identificar os riscos de não adesão. Estas informações podem apoiar intervenções específicas, garantindo que os doentes seguem corretamente os tratamentos prescritos.

Esses avanços sugerem que, à medida que a tecnologia de visão computacional avança, ela pode desempenhar um papel maior tanto na eficiência farmacêutica quanto no atendimento ao paciente, ajudando a melhorar os processos em todo o setor.

Principais conclusões

À medida que as operações farmacêuticas aumentam, os modelos de visão por computador, como o YOLO11 , oferecem soluções práticas para melhorar a deteção de comprimidos, o acompanhamento do inventário e o controlo de qualidade. Ao automatizar os fluxos de trabalho de inspeção e farmácia, estes modelos podem apoiar processos farmacêuticos mais eficientes e precisos.

Quer se trate de aumentar a eficiência de fabrico, melhorar a verificação de embalagens ou otimizar as operações de farmácia de retalho, a visão por computador está a provar ser uma ferramenta valiosa na indústria farmacêutica. Explore como YOLO11 pode ser aplicado em fluxos de trabalho farmacêuticos para dar suporte a soluções industriais mais inteligentes e eficientes.

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