درک نقش AI در QA، مرزهای استفاده، ریسک و مسئولیت انسانی.
هوش مصنوعی برای تضمین کیفیت صنعت دارو
از مدیریت دانش و مستندات تا تحلیل انحرافات، ریسک و طراحی Use Case کنترلشده
یک دوره کاربردی برای مدیران و کارشناسان QA در صنعت دارو؛ با تمرکز بر استفاده مسئولانه از AI در مدیریت دانش، مستندات، Deviation/CAPA، Change Control، Risk Management و طراحی Pilot.
سرفصل دوره
ساختار دوره از مفاهیم پایه شروع میشود و تا شناسایی Use Case و طراحی Pilot اولیه پیش میرود.
استفاده کنترلشده از AI برای بازیابی، مقایسه، خلاصهسازی و Draft مستندات.
کاربرد AI برای ساختاردهی اطلاعات، مقایسه رخدادها و کمک به تحلیل؛ نه تصمیم خودکار.
استفاده از AI برای آمادهسازی و ساختاردهی تحلیل ریسک با حفظ قضاوت و تأیید انسانی.
Guardrailهای ضروری برای داده، دسترسی، ارزیابی، Vendor و Lifecycle.
تشخیص محل مناسب Assist، Automation و Human Decision در فرایندهای QA.
اولویتبندی فرصتها و طراحی یک Pilot محدود، قابلاندازهگیری و قابلکنترل.
خروجی نهایی دوره
چارچوبهای مرجع
طراحیشده همسو با چارچوبهای EMA، FDA و اصول کیفیت ICH؛ با تأکید بر Quality Risk Management، Human Oversight و Lifecycle Management.
Guiding Principles of Good AI Practice in Drug Development
Reflection Paper on the Use of Artificial Intelligence in the Medicinal Product Lifecycle
Considerations for the Use of Artificial Intelligence to Support Regulatory Decision-Making for Drug and Biological Products
ICH Q9(R1) Quality Risk Management
همراستایی با این راهنماها به معنای تأیید رسمی دوره توسط FDA، EMA یا ICH نیست.
درخواست برگزاری هوش مصنوعی برای تضمین کیفیت صنعت دارو
برای برگزاری فردی، تیمی یا سازمانی، اطلاعات تماس و نیاز خود را ثبت کنید.