在当今快速演变的地缘政治和经济环境中，保持一致的药品质量和监管合规变得日益复杂。此外，美国食品药品监督管理局（FDA）推出了Elsa，这是一种生成式人工智能（AI）工具，旨在帮助员工（从科学评审员到调查人员）更高效地协作。这对我们所追求的“统一质量声音”会产生何种影响，取决于我们如何管理制药质量系统中的AI应用。将AI整合到质量管理系统（QMS）中可以成为增强质量保证、改善合规性和实现主动风险管理的变革性机会。最近发布的ISO/IEC 42001:2023提供了一个将AI嵌入组织管理体系的结构化方法，为协调技术进步与既定的制药质量框架（特别是国际人用药品注册技术协调会（ICH）的Q10）提供了独特的机会。本文探讨了将这两个标准整合到一个连贯的AI辅助质量管理系统（AI QMS）中的好处，并概述了制药专业人士有效利用这一方法的实用步骤。
为什么整合ISO/IEC 42001:2023和ICH Q10？
ISO/IEC 42001:2023提供了一个将AI嵌入组织管理体系的结构化框架，确保合乎道德的使用、操作透明度和持续改进。与此相辅相成的是，ICH Q10建立了一个基础性的制药质量系统（PQS）框架，强调稳健的过程管理、产品生命周期监督和主动的持续改进。整合这些框架可以形成一个实用、或许能自我纠正、有韧性的AI QMS，克服长期存在的盲点，以在快速演变的监管环境中保持最新，并推动运营卓越。
关键术语定义：
- 自我纠正指AI系统无需人工干预即可检测、识别、分析、报告，甚至可能预防和纠正偏差的能力，从而确保持续合规和质量改进。
- 操作透明度意味着以内部和外部利益相关者都能访问的方式记录AI过程、决策和结果，确保问责制和信任。
- 道德治理要求建立明确定义的规则、角色和责任，以确保AI在一个组织内负责任、合乎道德且透明地使用。
克服传统质量系统的局限性
制药质量系统历来依赖于反应式、合规驱动的做法，在原始或遗留的监管申请中容易出现遗漏错误。虽然这种反应式基线已经持续了几十年，但它错过了自我纠正、基于潜在机制识别风险以及持续改进运营的主动性机会。AI驱动的管理可以改变这一范式，创建能够不断从内部数据学习、适应不断变化的风险并培养主动质量文化的系统。这些限制不仅损害产品质量，还限制了现代监管环境中所需的敏捷性，而此时自我纠正的AI QMS便显得尤为重要。
例如，AI工具可以检测出预示潜在偏差的微妙模式，在常规检查或产品召回之前预先发现质量问题。这种自动化的模式识别能力将减少人为偏见，使偏差难以被忽视或隐藏，并将系统从被动转向主动，这与FDA药品质量办公室（OPQ）倡导的“统一质量声音”理念高度契合，但如今是在Elsa和企业AI QMS的背景下。
建立自我纠正的AI QMS
整合ISO/IEC 42001:2023和ICH Q10原则可以促进开发基于自我纠正AI的QMS，显著改善质量管理实践。AI算法可以分析包括制造条件、批次记录和质量结果在内的广泛数据集。这种分析能够及早识别和纠正偏差，有助于减少监管不合规的可能性并增强治疗等效性保证。例如，AI系统可以在连续制造环境中检测设备漂移并在批次偏差发生前发出维护需求信号。
ISO/IEC 42001:2023的一个显著特点是其对AI过程透明度和问责制的重视。这与ICH Q10核心的风险管理理念无缝对接。这些标准共同确保AI系统以透明、合乎道德且可追溯的方式优化制药过程。
潜在挑战及缓解策略
将AI整合到制药质量管理系统并非没有挑战。潜在的陷阱包括：
- 算法偏见：AI算法可能会无意中因不完整或不具备代表性的数据集而延续偏见。缓解措施包括严格验证数据质量、定期审计并确保数据多样性。
- 数据安全和完整性：对AI的依赖增加需要强有力的数据安全措施。实施严格的网络安全实践和定期完整性审计可以减轻潜在的数据风险。
有效整合的战略步骤
对于希望利用这种整合的制药专业人士来说，结构化的方法至关重要：
- 培养组织准备和文化变革：将AI整合到质量系统不仅需要技术升级，还需要组织内的深刻文化转变，包括考虑遗留的遗漏错误。投资于全面培训、促进开放沟通并鼓励批判性思维，将使员工从专注于合规转变为积极、风险意识强的方法，使他们成为真正的质量改进推动者。
- 建立道德AI治理：开发一个符合ISO/IEC 42001:2023原则的道德治理框架。该框架应明确界定角色和责任、透明度要求以及维护AI问责制的协议，这对于监管合规至关重要。
- 数据完整性和持续学习：优先考虑符合ALCOA+原则（可归因、清晰、同步、原始、准确——加上完整、一致、持久和可用）的强大数据管理系统。确保AI算法根据经过验证的高质量数据集不断学习和适应。
- 差距分析和跨标准协调：从全面的差距分析开始，识别ISO/IEC 42001:2023和ICH Q10之间的重叠和差异。此分析应确定整合机会，特别是在风险管理、持续改进和数据完整性领域。
- 主动风险管理：实施AI驱动的预测分析以主动识别和管理质量风险。这包括实时监控系统，标记偏差并立即启动纠正和预防措施（CAPA）。
结论：行动号召
将ISO/IEC 42001:2023与ICH Q10整合以建立自我纠正的AI QMS为制药质量保证提供了一条引人注目的前进道路。它将技术创新与监管稳健性结合起来，增强公众信任并确保持续的治疗等效性。采用AI QMS战略定位组织以实现长期优势，包括通过早期检测和缓解风险提高质量保证、确保更顺畅合规流程的简化监管对齐，以及通过展示前瞻、适应性强和稳健的质量管理方法获得竞争优势。制药专业人士将受益于积极探索这种综合方法，将监管合规从例行义务转化为战略资产，并在AI时代为制药卓越设定新基准。这种变革性整合凸显了行业范围内从仅仅“打勾”合规到培养真正具有韧性、适应性和持续改进的制药质量文化的转变。随着AI技术成熟和监管期望演变，早期拥抱这种整合的组织将帮助塑造而非应对制药质量的未来。
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