AI w farmacji i biotechnologii - zgodnie z GxP

Asystent dokumentacji badawczej i rejestracyjnej

Wiedza i dokumenty

Problem: Wyszukiwanie w dokumentacji badawczej i rejestracyjnej pochłania czas zespołu naukowego

Jak to działa: Asystent odpowiada wyłącznie na podstawie wskazanych dokumentów z filtrowaniem po metadanych (projekt, wersja, status) i pokazuje źródła każdej odpowiedzi. Tłumaczenie na modelach lokalnych, z glosariuszem terminów i plikiem DOCX z zachowanym układem

Co Państwo zyskują: Naukowiec dostaje odpowiedź z cytatem z właściwej wersji dokumentu, zamiast przeszukiwać repozytoria — i od razu widzi, gdy w bazie brakuje podstawy

Standaryzacja raportów walidacyjnych i jakościowych

Jakość i standaryzacja

Problem: Raporty walidacyjne i dokumentacja jakościowa powstają w powtarzalnym schemacie

Jak to działa: Odpowiedzi w ustalonej strukturze, identycznej dla modeli lokalnych i chmurowych, oraz centralny, wersjonowany rejestr promptów. Każdy etap dokumentu zapisuje się jako nazwana wersja, a przywrócenie zachowuje całą historię

Co Państwo zyskują: Każdy raport ma tę samą strukturę niezależnie od tego, kto i na jakim modelu go przygotował — mniej poprawek w QA i łatwiejsza walidacja

Wyszukiwanie w wykresach, schematach i tabelach

Wiedza i dokumenty

Problem: Wykresy, schematy i tabele w publikacjach są nieprzeszukiwalne

Jak to działa: Zaawansowany OCR opisuje obrazy, wykresy i tabele w sposób zrozumiały dla modelu, dzięki czemu stają się przeszukiwalne jak tekst

Co Państwo zyskują: Wynik z wykresu w publikacji sprzed lat jest do znalezienia jednym pytaniem, a nie przeglądaniem PDF-ów

Porównywanie odpowiedzi wielu modeli

Jakość i standaryzacja

Problem: Zespoły porównują wnioski z różnych modeli ręcznie, kopiując odpowiedzi między oknami

Jak to działa: Rada modeli wysyła jedno pytanie do 3–5 modeli jednocześnie, a widok podzielony pozwala porównać wyniki i przygotować syntezę

Co Państwo zyskują: Interpretacja wyniku oparta na kilku perspektywach w jednym widoku — bez ryzyka, że jeden model pominął istotne ograniczenie

Suwerenne AI dla danych badawczych i IP

Bezpieczeństwo i suwerenność

Problem: Wyniki badań i własność intelektualna nie mogą opuścić laboratorium

Jak to działa: Zapytania są kierowane wyłącznie do modeli uruchomionych lokalnie; w wariancie odciętym od sieci (Poziom Suwerenności L4) całe rozwiązanie działa bez połączenia z usługami zewnętrznymi. Offline Model Registry dobiera model do sprzętu i uruchamia go z paczki Harbor w sieci bez internetu

Co Państwo zyskują: Zespół korzysta z AI na danych z badań, a organizacja może udokumentować, że żaden fragment IP nie trafił poza jej infrastrukturę

Audytowalna analiza zgodna z GxP

Zgodność i nadzór

Problem: Audytor GxP pyta, kto zatwierdził wniosek analityczny i na jakich danych

Jak to działa: Niezmienialny, podpisany kryptograficznie dziennik każdego wywołania z retencją oraz bramki zatwierdzenia przez człowieka dla działań krytycznych

Co Państwo zyskują: Odpowiedź dla audytora GxP jest gotowa w systemie: kto, kiedy, na jakich danych i jakim modelem — bez rekonstruowania historii z e-maili

Gdzie wolno używać generatywnej AI w środowisku GMP?

Projekt aneksu 22 dopuszcza ją w zastosowaniach niekrytycznych, pod nadzorem człowieka, i wyklucza z zastosowań krytycznych dla jakości. Do czasu ostatecznego tekstu bezpieczna jest praca z dokumentacją, streszczenia i wyszukiwanie z cytatem

Jak walidować narzędzie AI i zachować integralność danych?

Przez określenie przeznaczenia, testy na danych referencyjnych i pełny ślad: kto, kiedy i jakim modelem przetwarzał dane (rejestr WORM w PROXY:AI)

Jak sprawdzić, gdzie pracownicy już używają AI bez naszej wiedzy?

Przez inwentaryzację i jedną bramę do modeli. Ruch skierowany przez PROXY:AI pokazuje, kto i do czego używa AI