Использование компьютерного зрения в фармацевтической промышленности.

Фармацевтическая промышленность стремительно развивается, и искусственный интеллект (ИИ) играет все более важную роль в повышении эффективности, контроле качества и управлении запасами. По мере масштабирования производства и ужесточения нормативных требований обеспечение точности фармацевтических процессов становится как никогда важным.

По данным Mordor Intelligence, объем рынка искусственного интеллекта в фармацевтике оценивается в 4,35 млрд долларов США в 2025 году и, как ожидается, достигнет 25,73 млрд долларов США к 2030 году. В связи с этим ростом такие модели компьютерного зрения, как Ultralytics YOLO11 помогут оптимизировать фармацевтические рабочие процессы, улучшая обнаружение таблеток, отслеживание запасов, проверку упаковки и работу аптек.

Используя обнаружение объектов, классификацию и подсчет в реальном времени, компьютерное зрение может поддерживать производителей, больницы и аптеки в автоматизации ключевых процессов, обеспечивая при этом соблюдение нормативных требований.

В этой статье мы рассмотрим проблемы, с которыми сталкивается фармацевтическая промышленность, как может помочь компьютерное зрение, а также реальные примеры применения Vision AI в фармацевтической промышленности.

Проблемы в фармацевтической промышленности

Несмотря на достижения в области фармацевтических исследований и производства, в контроле качества, управлении запасами и соблюдении нормативных требований сохраняются определенные проблемы.

• Ограничения контроля качества: Выявление дефектных капсул или поврежденной упаковки требует точности, но ручные проверки по-прежнему подвержены ошибкам.
  
  
• Неправильное управление запасами: Отслеживание больших объемов лекарств может быть затруднено, что приводит к нехватке запасов, переизбытку и сбоям в цепочке поставок.
  
  
• Соответствие нормативным требованиям: Строгие правила требуют точной документации и проверки, что увеличивает потребность в автоматизированном мониторинге и отчетности.
  
  
• Неэффективность рабочих процессов в аптеках: Общественные и больничные аптеки могут испытывать трудности с отслеживанием запасов, оптимизацией графиков работы персонала и минимизацией ошибок при выдаче лекарств.

Для решения этих задач необходимы автоматизированные и масштабируемые решения, и компьютерное зрение может стать мощным союзником.

Как компьютерное зрение может улучшить работу аптек

Модели компьютерного зрения могут обеспечить точность, эффективность и адаптивность в фармацевтических приложениях. Их способность detect и classify фармацевтической продукции в режиме реального времени делает их ценными инструментами для контроля качества, управления запасами и оптимизации розничных аптек. Автоматизируя эти процессы, модели компьютерного зрения, такие как YOLO11 , могут помочь фармацевтическим компаниям повысить точность, соответствие требованиям и эффективность работы.

Вот как компьютерное зрение можно использовать в фармацевтических процессах:

• Автоматизированный контроль качества: Компьютерное зрение может анализировать таблетки, капсулы и упаковку на высокой скорости, выявляя дефекты, несоответствия цвета и неправильно расположенные этикетки для обеспечения целостности продукта.
  
  
• Отслеживание запасов: Модели на основе ИИ могут подсчитывать и отслеживать фармацевтические запасы в режиме реального времени, сводя к минимуму ошибки в цепочке поставок и предотвращая нехватку или переизбыток запасов.
  
  
• Оптимизация розничной аптеки: Тепловые карты, создаваемые компьютерным зрением, могут анализировать модели перемещения клиентов, помогая аптекам корректировать планировку магазинов, улучшать графики работы персонала и сокращать время ожидания у стоек выдачи рецептов.
  
  
• Проверка упаковки: Модели на основе ИИ могут проверять блистерные упаковки и бутылки, выявляя недостающие таблетки, неправильно запечатанные контейнеры и дефекты упаковки до того, как продукты попадут к потребителям.

Благодаря интеграции машинного зрения в фармацевтические рабочие процессы, производители, дистрибьюторы и аптеки могут повысить эффективность, улучшить соответствие требованиям и поставлять более безопасные лекарства пациентам.

Реальные примеры применения компьютерного зрения в фармацевтике

Теперь, когда мы обсудили проблемы в фармацевтической промышленности и то, как модели компьютерного зрения могут повысить эффективность, давайте рассмотрим некоторые из их реальных применений. Системы на базе Vision AI могут улучшить производство лекарств, проверку упаковки, управление запасами и работу аптек.

Теперь давайте подробнее рассмотрим, как компьютерное зрение используется в фармацевтическом производстве и розничной торговле.

Обнаружение и подсчет таблеток для управления запасами

Эффективное управление фармацевтическими запасами требует точного обнаружения и подсчета таблеток. Ручная инвентаризация занимает много времени и чревата ошибками, что приводит к расхождениям в записях о лекарствах.

Модели компьютерного зрения, подобные YOLO11 , могут быть обучены на наборах данных для detect и подсчета таблеток в контейнерах для хранения, дозаторах таблеток и на производственных линиях. Интегрировав камеры на базе ИИ в системы управления запасами, аптеки и производственные предприятия смогут track уровень запасов в режиме реального времени, сокращая количество ошибок и обеспечивая точное распределение лекарств.

‍

Автоматизация обнаружения и подсчета таблеток может помочь фармацевтическим производителям и больничным аптекам вести точный учет запасов, сокращая отходы и предотвращая нехватку. Этот подход повышает эффективность, обеспечивая своевременную доступность лекарств для пациентов.

Контроль качества капсул с использованием AI vision

Поддержание высокого качества фармацевтических капсул необходимо для обеспечения безопасности пациентов и соблюдения нормативных требований. Дефектные капсулы, будь то трещины, деформации или неправильный цвет, могут снизить эффективность лекарств. Традиционные ручные проверки часто не позволяют detect тонкие несоответствия, поэтому автоматизация является ценным решением для контроля качества.

‍

Модели компьютерного зрения могут быть обучены анализировать капсулы с высокой скоростью, выявляя несоответствие цвета, трещины на поверхности и деформации. Обрабатывая изображения капсул с высоким разрешением, системы на базе искусственного интеллекта могут detect нарушения, которые могут указывать на ошибки в рецептуре или структурные дефекты. Это гарантирует распространение капсул только фармацевтического качества, снижая риск попадания некачественных лекарств к пациентам.

Благодаря интеграции контроля качества на основе ИИ, производители фармацевтической продукции могут повысить точность производства, сократить количество бракованной продукции и соответствовать строгим нормативным стандартам. Автоматизация проверки капсул повышает эффективность производства, обеспечивая при этом стабильное качество фармацевтической продукции.

Тепловые карты в аптеках для анализа поведения клиентов

Компьютерное зрение используется не только в фармацевтическом производстве, но и может повысить эффективность работы общественных и больничных аптек. Подобно тому, как тепловые карты в городской среде показывают закономерности передвижения пешеходов вокруг магазинов, компьютерное зрение может предоставить аналогичную информацию о потоке клиентов внутри аптек. 

Розничные аптеки часто сталкиваются с проблемами оптимизации графиков работы персонала, организации размещения продукции и минимизации времени ожидания у прилавков с рецептами. Понимание того, как клиенты перемещаются в пространстве, может помочь улучшить эти процессы.

Используя модели компьютерного зрения, подобные YOLO11, аптеки могут создавать тепловые карты для track пешеходного трафика и взаимодействия с клиентами. Подобно тому, как предприятия могут использовать тепловые карты на уровне улиц для определения зон с высокой проходимостью для размещения розничных магазинов, аптеки могут анализировать, какие зоны получают наибольшее количество посетителей, будь то рецептурный стол, проходы для безрецептурных лекарств или зоны консультаций. 

Выявляя эти закономерности, можно корректировать планировку магазинов, чтобы улучшить доступность и оптимизировать работу аптек. Кроме того, машинное зрение может помочь менеджерам аптек оптимизировать распределение персонала, обеспечивая эффективное размещение сотрудников для уменьшения заторов в часы пик.

‍

Используя компьютерное зрение для анализа поведения клиентов, аптеки могут создать более организованную и эффективную среду, уменьшая заторы и улучшая качество обслуживания. Эти данные могут поддерживать более разумные розничные операции, что приведет к сокращению времени ожидания, улучшению размещения запасов и более удобному обслуживанию клиентов.

Распознавание и идентификация блистерной упаковки

Блистерная упаковка является одним из наиболее широко используемых методов упаковки в фармацевтической промышленности, обеспечивая точность дозировки и защиту продукта. Однако ошибки, такие как отсутствие, повреждение или неправильное расположение таблеток в блистерной упаковке, могут привести к ошибкам в приеме лекарств, нарушению дозировки и потенциальным рискам для безопасности пациентов. Ручная проверка блистерной упаковки может занимать много времени и быть подвержена человеческим ошибкам, что делает автоматизированный контроль качества важной частью рабочих процессов фармацевтической упаковки.

‍

Модели компьютерного зрения можно обучать анализу блистерных упаковок в режиме реального времени, обнаруживая недостающие или неправильно размещенные таблетки в запечатанных отделениях. Эти модели также могут выявлять дефекты упаковки, такие как неправильно выровненные швы или деформированные полости, которые могут привести к непоследовательной дозировке. Обрабатывая изображения с высоким разрешением, системы на основе ИИ гарантируют, что каждая упаковка лекарств соответствует нормативным требованиям и стандартам обеспечения качества, прежде чем попасть к потребителям.

Автоматизируя проверки блистерных упаковок, фармацевтические компании могут повысить целостность продукции, снизить риск ошибок при выдаче лекарств и обеспечить соответствие строгим нормам качества. Этот подход на основе ИИ повышает точность и эффективность упаковки, поддерживая более безопасное распространение лекарств и сокращая отходы от бракованной упаковки.

Обнаружение и подсчет фармацевтической упаковки бутылок

Отслеживание жидких лекарственных препаратов в больницах и аптеках требует точного мониторинга фармацевтических флаконов, особенно флаконов с физраствором и растворами для внутривенного введения. Обеспечение надлежащей герметичности, хранения и выдачи этих флаконов имеет решающее значение для поддержания безопасности и эффективности лекарств. Методы ручного отслеживания могут привести к неточностям в управлении запасами, что может привести к нехватке или переизбытку основных лекарств.

Модели компьютерного зрения можно использовать для анализа фармацевтических бутылок, определяя, является ли бутылка полной, почти полной или пустой. Обрабатывая изображения с высоким разрешением, эти модели могут оценивать уровень жидкости внутри прозрачных или полупрозрачных контейнеров, что позволяет больницам и аптекам принимать решения об инвентаризации на основе данных. Кроме того, они могут выявлять поврежденные или неправильно запечатанные бутылки, предотвращая распространение испорченных лекарств.

‍

Автоматизируя обнаружение бутылок и оценку уровня жидкости, больницы и аптеки могут оптимизировать свои системы инвентаризации, сократить количество отходов лекарств и обеспечить точное управление запасами. Этот подход на основе ИИ помогает повысить безопасность пациентов и эффективность работы, поддерживая лучшее распределение ресурсов и хранение в медицинских учреждениях.

Преимущества компьютерного зрения в фармацевтической промышленности

Внедрение компьютерного зрения в фармацевтике может повысить эффективность, точность и соответствие нормативным требованиям. Ключевые преимущества включают в себя:

• Более высокая точность: Снижает количество ошибок при подсчете таблеток, контроле качества и отслеживании запасов.
  
  
• Повышение эффективности: Автоматизирует ручные процессы, повышая производительность.
  
  
• Экономия затрат: Минимизирует отходы и оптимизирует управление ресурсами.
  
  
• Соответствие нормативным требованиям: Повышает точность и верификацию документации.

Благодаря этим преимуществам ожидается, что технология компьютерного зрения будет играть еще большую роль в автоматизации фармацевтической промышленности в ближайшие годы.

Каковы перспективы компьютерного зрения в фармацевтике?

По мере того, как ИИ и компьютерное зрение продолжают развиваться, их применение в фармацевтической промышленности может выйти за рамки производства и управления запасами. Новые достижения могут предложить новые способы оптимизации работы аптек, улучшения распределения лекарств и повышения безопасности пациентов.

Одним из потенциальных направлений развития являются AR-консультации на базе ИИ в аптеках. Благодаря интеграции AR с компьютерным зрением фармацевты смогут визуально анализировать соблюдение режима приема лекарств, помогать пациентам с инструкциями по рецепту и давать рекомендации на основе данных. Это может улучшить удаленные фармацевтические консультации, сделав рекомендации по приему лекарств более доступными и персонализированными.

Автоматизированная сортировка лекарств и обнаружение истекшего срока годности — еще одно перспективное применение. Компьютерное зрение можно использовать для сканирования и классификации фармацевтических запасов, гарантируя, что лекарства с истекшим сроком годности будут выявлены и удалены до выдачи. Благодаря интеграции систем сортировки на основе искусственного интеллекта аптеки и больницы могут повысить точность инвентаризации, сократить отходы и повысить безопасность пациентов.

Контроль за соблюдением режима приема лекарств с помощью ИИ также может стать ценным инструментом в работе аптеки. Модели компьютерного зрения могут анализировать использование блистерных упаковок или detect закономерности в пополнении рецепта, помогая фармацевтам выявлять риски несоблюдения режима приема лекарств. Эти данные могут способствовать целенаправленному вмешательству, обеспечивая правильное соблюдение пациентами предписанного лечения.

Эти достижения позволяют предположить, что по мере развития технологий компьютерного зрения они могут играть все большую роль как в повышении эффективности фармацевтической промышленности, так и в уходе за пациентами, помогая улучшить процессы во всей отрасли.

Основные выводы

По мере расширения фармацевтической деятельности модели компьютерного зрения, подобные YOLO11 , предлагают практические решения для улучшения обнаружения таблеток, отслеживания запасов и контроля качества. Автоматизируя рабочие процессы в инспекциях и аптеках, эти модели могут поддерживать более эффективные и точные фармацевтические процессы.

Будь то повышение эффективности производства, улучшение проверки упаковки или оптимизация работы розничной аптеки, компьютерное зрение оказывается ценным инструментом в фармацевтической промышленности. Узнайте, как YOLO11 может быть использован в фармацевтических рабочих процессах для поддержки более разумных и эффективных решений в отрасли.

Начните работу с YOLO11 и присоединяйтесь к нашему сообществу, чтобы узнать больше о возможностях использования компьютерного зрения. Узнайте, как модели YOLO способствуют прогрессу во всех отраслях, от производства до здравоохранения. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования, чтобы начать работу над проектами в области искусственного зрения уже сегодня.