Анализ рисков в фармацевтической отрасли: от традиционных методов к технологиям машинного обучения

Фармацевтическая промышленность является одной из важнейших отраслей в мире и предъявляет повышенные требования к качеству и безопасности продукции, что делает управление рисками критически важным элементом системы качества. Под риском понимается сочетание вероятности неблагоприятного события и тяжести его последствий [2]. Эффективное применение методов анализа рисков позволяет заранее выявлять потенциальные угрозы и обеспечивать высокое качество лекарственных средств за счет превентивных мер. Международные руководства, такие как ICH Q9, рекомендуют систематический подход к управлению рисками качества лекарственных средств, охватывающий все этапы жизненного цикла продукта [2].

Исследования показывают, что на многих отечественных предприятиях анализ рисков по-прежнему проводится фрагментарно. Так, Каширина А. Б., Аладышева Ж. И., Пятигорская Н. В. отмечают «превалирование поверхностного подхода к управлению рисками» на российских фармацевтических предприятиях и наличие пробелов между национальной практикой и международными рекомендациями. В то же время активное внедрение новых технологий и нарастание объемов данных открывает перспективы для использования методов машинного обучения в прогнозировании и снижении рисков производства и разработки лекарств [4, с. 362-376]. Цель статьи – обзор традиционных и современных методов анализа рисков в фармацевтической отрасли и оценка потенциала технологий машинного обучения в данной сфере.

Традиционные методики анализа рисков в фармацевтике основаны на структурированном подходе к выявлению и оценке опасностей. Так, в ICH Q9 риску качества отводится ключевая роль, и подчеркивается, что в ходе производства и применения лекарственных средств всегда присутствует некоторая степень риска [2]. Для его минимизации используют разнообразные классические методы, каждый из которых адаптирован к конкретным задачам оценки. В первую очередь, следует рассмотреть FMEA (Failure Mode and Effects Analysis) – метод анализа видов и последствий отказов, предназначенный для систематической оценки возможных причин сбоев в процессах и их влияния на результат. FMEA основан на детальном разложении сложного процесса на элементы и позволяет ранжировать риски по приоритету [2]. Во-вторых, HACCP (Hazard Analysis and Critical Control Points) – структурированный метод анализа опасностей и критических точек, позволяющий выявлять и контролировать химические, физические и микробиологические риски на ключевых этапах производства. HACCP включает идентификацию опасностей, определение критических контрольных точек, установление пределов и процедур контроля. Еще один метод – HAZOP (Hazard Operability Analysis) – метод мозгового штурма для выявления потенциальных опасностей, основанный на предположении, что риск возникает при отклонениях от нормального режима или конструкции. При HAZOP группа экспертов перебирает варианты отклонений по ключевым параметрам процесса. Помимо этого, следует обратить внимание на PHA (Preliminary Hazard Analysis) – предварительный анализ опасности, применяемый на ранних этапах при отсутствии полной информации о процессе. PHA использует опыт и известные данные для идентификации рисков, установления базовых градаций тяжести последствий и вероятностей их возникновения. Кроме того, в практике управления качеством применяют матрицу рисков для приоритизации угроз. При любом подходе конечной целью является принятие обоснованных решений и определение мер по снижению рисков. Как отмечается в руководстве ICH Q9, «эффективное применение метода анализа рисков может обеспечить высокое качество лекарственного средства за счет предупредительных мер по обнаружению и устранению потенциальных угроз» [2].

Современные технологии машинного обучения открывают новые возможности для автоматизации и повышения точности оценки рисков. В отличие от традиционных «ручных» методов, алгоритмы машинного обучения способны анализировать большие объемы исторических данных, выявлять сложные корреляции и строить прогнозные модели. В фармацевтической отрасли это может применяться, например, для прогнозирования биоэквивалентности, оценки надежности оборудования, предотвращения сбоев в цепочке поставок и анализе данных безопасности пациентов. Ключевым преимуществом машинного обучения является возможность прогнозирования рисков до их фактического проявления. Так, Крайцар Д., Велушек Д. и Грабнар И. разработали модель на основе случайного леса для ранней оценки риска биоэквивалентности при разработке дженериков. На базе данных 128 исследований они оптимизировали модель и получили точность прогнозирования – 84% на тестовой выборке [3]. При этом наиболее значимыми признаками риска оказались физико-химические характеристики препарата. Полученная модель позволила разделить препараты на классы риска (высокий, средний, низкий) уже на ранней стадии разработки. Этот пример демонстрирует, что методы машинного обучения могут дополнять и расширять традиционный подход, обеспечивая более точную классификацию и ранжирование рисков.

Важно подчеркнуть, что внедрение машинного обучения в систему управления рисками сопровождается своими сложностями и ограничениями. Во-первых, надежность моделей критически зависит от качества исходных данных: требуется сбор и подготовка больших объемов стандартизированной информации. Во-вторых, модели должны быть валидированы и непрерывно проверяться на адекватность, особенно при изменении условий. С применением искусственного интеллекта и машинного обучения в производственных системах жизненно важно разрабатывать специальные фреймворки управления рисками, обеспечивающие контроль данных и поведения моделей [1]. Предлагается сочетать обновленный процесс ICH Q9 с инструментарием машинного обучения, создавая матрицу анализа и смягчения рисков вдоль всего жизненного цикла системы [1]. Однако, при этом остаются нерешенными вопросы оценки специфических рисков, связанных с выбором модели, алгоритма обучения и качеством данных.

Таким образом, применение машинного обучения в оценке рисков представляет собой перспективное дополнение к классическим методам. Оно позволяет делать анализ более прогностическим и адаптивным, выявляя маловероятные, но критичные события. Одновременно это требует разработки новых регламентаций и руководств по проверке и валидации систем машинного обучения в фармацевтическом контексте.