简介:摘要:本文深入探讨了人工智能在医药生产中的应用与展望。在药物研发方面,人工智能通过数据分析与挖掘、机器学习以及蛋白质结构预测与模拟等方法,加速了药物筛选与设计的过程。在医药生产流程中,智能制造、自动化设备以及数据驱动的质量控制等应用提高了药品生产效率和质量。而在个性化医疗方面,人工智能在基因组学数据分析、医学影像处理与诊断以及医疗决策辅助系统的应用,推动了个性化治疗的发展。然而,人工智能在医药生产中也面临着数据隐私与安全、合规性等挑战。为了进一步发展人工智能在医药生产中的潜力,需要加强相关法规建设与伦理监管,并促进政府、学术机构和产业界的合作。
简介:摘要:目的:对药品检验的质量及控制进行分析,并提出策略。方法:选择需要检测的174份药品进行分析,根据随机数字表法实施分组,包括研究组、参照组,各组纳入87份药品,在进行检验的过程中,参照组不采取任何质量措施,仅接受常规检验,研究组接受质量控制,对检验情况展开分析。结果:研究组(95.40%)检验合格率显著高于参照组(85.06%),差异具有意义,P<0.05;进一步分析发现,造成不合格的因素主要包括设备因素、人为因素、检验环境因素等,两组中均以人为因素占比最高。结论:在药品检验过程中实施质量控制,可促进检验合格率提高,有利于及时发现不合格情况并进行纠正,可保证药品质量。
简介:摘要 目的 分析不同清洗与消毒灭菌方法用于内镜器械处理的效果。方法 选择 2018年 6 -2019 年 6 月需清洗消毒的胃镜作为研究对象,按照内镜器械清洗消毒方式分为手工组和清洗工作站组,分别通过手工清洗和一体化清洗工作站清洗。清洗结束后,从手工组和清洗工作站组分别随机抽取 80条内镜,比较两组内镜细菌培养结果合格率以及洗消规范性,同时统计两组的人工耗时、总耗时和消毒时间,比较组间差异。结果 ①清洗工作站组 79条合格, 1条不合格,合格率为 98.8%;手工清洗组 58条合格, 22条不合格,合格率为 72.5%。清洗工作站组的合格率高于手工清洗组,差异有统计学意义( P<0.05)。比较洗消规范性,清洗工作站组 75条规范, 5条不规范,规范率为 93.8%;手工组 70条规范, 10条不规范,规范率为 87.5%,清洗工作站组规范率高于手工组,差异有统计学意义( P<0.05)。 ②清洗工作站组内镜平均手工耗时为( 3.9±0.5) h,显著短于手工组的( 6.8±0.6) h,消毒时间为( 24.5±2.5) min,明显短于手工组的( 30.2±2.3) min,差异均有统计学意义( P<0.05);总耗时分别为( 12.7±1.1) h和( 12.4±1.4) h,差异无统计学意义( P> 0.05)。结论 一体化清洗工作站可显著提高胃镜的清洗效果和效率,值得临床推广应用。