کاربرد هوش مصنوعی در پایش و کنترل کیفیت میکروبی داروها: یک مرور نظام مند بر مزایا، چالش ها و چشم اندازهای آتی

هدف تضمین ایمنی میکروبی در صنایع داروسازی به دلیل پیوستگی با سلامت مصرف کننده از حساسیت بالایی برخوردار است. روش های کلاسیک مبتنی بر کشت به دلیل ماهیت زمان بر و خطای انسانی، در فرآیندهای نوین تولیدی ایجاد گلوگاه می کنند. هدف از این مطالعه مرور نظام مند تحلیل جامع توانمندی های هوش مصنوعی در شناسایی سریع، شمارش و طبقه بندی میکروارگانیسم ها و ارزیابی نقش آن در ارتقای استانداردهای کنترل کیفیت میکروبی است. روش شناسی: این پژوهش با پیروی از پروتکل PRISMA، به بررسی مقالات منتشر شده در پایگاه های داده بین سال های ۲۰۱۵ تا ۲۰۲۵ پرداخت. واژگان کلیدی شامل ترکیبات هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و متدهای سریع میکروبیولوژی (RMM) بود. از میان مقالات اولیه، مطالعاتی که بر روی اعتبارسنجی الگوریتم ها در محیط های GMP تمرکز داشتند برای تحلیل نهایی انتخاب شدند. پایگاه های داده Web of Science, PubMed, Scopus. یافته ها: نتایج نشان می دهد که به کارگیری مدل های بینایی ماشین و یادگیری عمیق در تحلیل تصاویر کلنی ها و داده های فلورسانس دقت تشخیص را به بالای ۹۹% رسانده و زمان پاسخ دهی را تا ۸۰٪ کاهش می دهد. هوش مصنوعی علاوه بر تسریع در شناسایی پاتوژن ها در پیش بینی الگوهای آلودگی و کاهش نرخ بازخوانی های کاذب نقش کلیدی ایفا می کند. با این حال، جعبه سیاه بودن برخی الگوریتم ها و پیچیدگی های انطباق با الزامات رگولاتوری از چالش های جدی پیش رو است. نتیجه گیری: ادغام هوش مصنوعی در پایش میکروبی پارادایم کنترل کیفیت را از حالت واکنشی به پیش دستانه تغییر می دهد. با وجود موانع فنی در اعتبارسنجی مدل ها، این فناوری زیربنای تحقق هوشمندسازی در نسل چهارم صنعت داروسازی است و ضرورت دارد نهادهای نظارتی چارچوب های مشخصی برای تایید این ابزارهای دیجیتال تدوین کنند.

کلیدواژه ها:

آلودگی میکروبی ، دارو ، کنترل کیفیت میکروبی ، هوش مصنوعی ، داروسازی