Главная
В 2023 году объём российского фармацевтического рынка, по данным консалтинговой компании IQVIA, вырос на 4%, до 2,13 млрд рублей. В условиях роста продолжительности жизни и доступности качественной медицины выпуск и продажи лекарств увеличиваются на 2,8—3% ежегодно, следует из исследования «Университета Иннополис». Чтобы удовлетворить спрос, фармкомпании интенсифицируют производство за счёт высоких технологий, в том числе на базе искусственного интеллекта (AI). Рассмотрим основные тренды.
Умные промышленные роботы на основе AI — перспективные технологии. На их развитие правительство России выделит 300 млрд рублей до 2030 года, в том числе 138 млрд в ближайшие три года.
Фармацевтика наиболее открыта ко всякого рода инновациям. Это объясняется:
AI применяется на всех стадиях фармпроизводства — от разработки новых формул лекарств до реализации.
Например, «Р-Фарм» реализует проект по оптимизации перспективного биологического препарата для лечения онкологических заболеваний: «С помощью технологий глубокого обучения нам удалось в три раза быстрее провести этап исследований и получить набор молекул-кандидатов», — поясняют в компании. Впрочем, отметили в «Р-Фарм», фарминдустрия с осторожностью подходит к использованию технологий, поскольку «важнейшим фактором при работе с препаратами остаётся безопасность пациентов».
В 3 раза
ускоряет AI некоторые этапы исследований
Динамика роста ключевых игроков рынка AI для разработки лекарств, количество компаний
Источник: Университет «Иннополис»
Цифровой двойник фармацевтического предприятия — это имитационная модель всех процессов, перенесённая в 3D-формат. Благодаря ей управленцы решают задачи:
Цифровой двойник анализирует множество параметров и выдаёт рекомендации по оптимизации работ:
При этом система просчитает эффективность всех организационных изменений с учётом сокращения численности персонала или, к примеру, перенастройки оборудования на выпуск продукции другого типа. Программирование всех систем на предприятии, в том числе отдельных роботов, возможно из одной точки контроля, что значительно упрощает управление заводом.
Цифровых двойников используют и российские фармкомпании. Технология увеличила скорость разработки препаратов в 2—6 раз и сократила время на подготовку документов по новым молекулам. Кроме того, в два раза меньше времени уходит на обеспечение завода сырьём и материалами, в 3,5 раза снизились трудозатраты и затраты времени на подготовку маршрутной карты на производственную серию, также срок обучения персонала сократился с 4 до 1,5 месяца. Длительность каждого проекта удаётся снизить в среднем на 30%.
До 1,5 месяца
сокращают «двойники» срок обучения персонала
Чаще всего их применяют для рутинной механической работы:
С большинством перечисленных задач справляются шарнирные роботы небольшой грузоподъёмностью.
Пример узкоспециализированного решения — робот для автоматизированной обработки таблеточных контейнеров. Процесс перемещения от таблеточного пресса до установки по нанесению покрытия на таблетки полностью автоматизирован, а образование трещин и разрывов в покрытии исключено за счёт соблюдения времени релаксации (расширения продукции в ходе изготовления). Так снижают долю брака.
На российском рынке применяли зарубежную робототехнику, но сейчас создают и интегрируют собственных промышленных роботов. Например, пермская компания внедрила робота для автоматизации производства на завод, выпускающий препараты «Полисорб».
Другая российская фармкомпания в 2023 году на заводе в Кургане реализовала проект по использованию AI для предотвращения дефектов стеклянных флаконов. Компания планирует распространить применение AI на этапы упаковки, маркировки и т. д.
Технологии искусственного интеллекта при разработке лекарственных средств и в производственном процессе применяют и в ГК «Промомед». «На нашем заводе создан цех по автоматизированному производству твёрдых лекарственных форм, в котором весь цикл проводится по задаваемым на старте параметрам без участия человека», — пояснили в компании.
На технологически сложных этапах производства всё чаще задействуют коботов. Они нужны для точных, монотонных или физически тяжёлых операций, особенно в условиях, опасных для человека. Например, при низких или высоких температурах или при работе с агрессивными медицинскими субстанциями.
Коботы на основе AI — самообучающиеся машины. Их используют:
Чаще всего они встречаются в сегменте комплектации и упаковки, на них приходится более половины всех используемых коллаборативных роботов фарме.
Серийный выпуск такого оборудования в России планирует начать в 2025 году институт в Казани. Стоимость одного кобота составит примерно 10 млн рублей с перспективой удешевления до 4—5 млн рублей.
Предполагается, что один агрегат заменит несколько человек на вредном производстве. Это значительно удешевит изготовление. Для управления коботом, по словам создателей, не требуется специальных компетенций. Машины воспринимают визуальные и аудиальные команды.
5—10 млн ₽
будет стоить российский кобот
Цифровизация медицины, как и роботизация фармпроизводства, растущий тренд. ИТ-решения помогает улучшить диагностику и лечение, повысить доступность медпомощи. Возможность собирать, анализировать и передавать данные онлайн позволяет врачам оперативно принимать решения, основанные на фактах.
ПО обеспечивает централизованное хранение и обработку информации о состоянии здоровья пациентов, диагнозах, лечении и результатах обследований. Это упрощает доступ врачей к данным и исключает вероятность потери документов.
Такие сервисы позволяют врачам связываться с пациентами онлайн и поэтому особенно полезны в удалённых регионах, населённых пунктах с ограниченным доступом к высококвалифицированной медпомощи.
Так как AI может быстро обрабатывать огромные массивы данных, его используют для автоматического обнаружения патологических изменений на снимках МРТ, КТ, рентгенограммах и других визуальных результатах исследований. В ряде случаев точность AI-диагностики уже превосходит человеческие возможности.
Объëм мирового рынка фармацевтических коботов будет расти по 9,7% ежегодно и к 2030 году превысит 140 млн долларов, говорится в исследовании Research and Markets. Катализатором ускоренного развития отрасли стала пандемия коронавируса: высокая нагрузка на фармпромышленность и необходимость соблюдать требования для защиты сотрудников.
Коллаборативные роботы только входят в употребление, но уже через несколько лет практика станет повсеместной, даже на маленьких фармпредприятиях, поскольку это сложные и структурированные производства, считает управляющий партнёр аналитического агентства «ВМТ Консалт» Екатерина Косарева.
«Прогнозируемые темпы роста более чем в два раза за последующие шесть лет — это реальные цифры даже в России, где сейчас налаживается производство: это молодая отрасль, а значит, передовые предприятия не успели “убежать” далеко. Перенасыщения рынка ожидать не приходится, так как коботы — универсальные программируемые машины. Вслед за фармой, которая в плане инноваций опережает иные отрасли, подтянется пищепром и обрабатывающие предприятия», — уверена Косарева.
Напишите нам и менеджеры свяжутся с вами