Internship Reports and Monograph Entitled"Pharmaceutical Quality by Design approach using artificial intelligence techniques"

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Rosado, Inês Valente
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/10316/112868
Resumo: Relatório de Estágio do Mestrado Integrado em Ciências Farmacêuticas apresentado à Faculdade de Farmácia
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spelling Internship Reports and Monograph Entitled"Pharmaceutical Quality by Design approach using artificial intelligence techniques"Relatórios de Estágio e Monografia intitulada "Abordagem do Quality by Design farmacêutico utilizando técnicas de inteligência artificial"Quality by DesignArtificial IntelligenceArtificial Neural NetworksPharmaceutical industryPredictive modelQuality by DesignInteligência ArtificialRedes Neuronais ArtificiaisIndústria FarmacêuticaModelo preditivoRelatório de Estágio do Mestrado Integrado em Ciências Farmacêuticas apresentado à Faculdade de FarmáciaQuality by Design (QbD) constitutes a systematic approach that has been progressively implemented in the pharmaceutical sector. Fueled by technological advancements and the escalating discourse surrounding this subject, the integration of Artificial Intelligence (AI) began to emerge and be applied to QbD, with the principal intent to optimize the industrial process and thereby reshaping pharmaceutical development towards a future technologically advanced. To better understand the incorporation of AI in Pharmaceutical QbD, a thorough examination of 28 research articles was carried out. The materials contained in these papers were categorized and schematized at varying degrees of abstraction. Our analysis reveals two major applications of AI in QbD: a) variable selection, namely Critical Material Attributes (CMAs) and Critical Process Parameters (CPPs); and b) predictive modeling related with Design of Experiments (DoE) or/and Design Space (DS). Artificial Neural Networks (ANNs) emerged as the most used technique in our review.I had the opportunity to do curricular internships in community pharmacy at Farmácia Lamar in São João da Madeira and in pharmaceutical industry at Bluepharma Genéricos in Coimbra. Both internships were very enriching for me as a future pharmacist, preparing me for the labour market. In my internship reports, I presented the SWOT (Strengths, Weakness, Opportunities and Threats) analyses for both, which allowed me to make an overall analysis of the internships.O Quality by Design (QbD) constitui uma abordagem sistemática que tem vindo a ser progressivamente implementada no setor farmacêutico. Alimentada pelos avanços tecnológicos e pelo discurso crescente em torno deste tema, a integração da Inteligência Artificial (IA) começou a emergir e a ser aplicada ao QbD, com a intenção principal de otimizar o processo industrial e, assim, remodelar o desenvolvimento farmacêutico para um futuro tecnologicamente avançado. Para compreender melhor a incorporação da IA no QbD farmacêutico, foi efetuada uma análise exaustiva de 28 artigos de investigação. Os materiais contidos nestes artigos foram categorizados, e esquematizados em diferentes graus de abstração. A nossa análise revela duas aplicações principais da IA em QbD: a) seleção de variáveis, nomeadamente Atributos Críticos dos Materiais (ACMs) e Parâmetros Críticos dos Processos (PCPs); e b) modelação preditiva relacionada com o Design of Experiments (DoE) e/ou Design Space (DS). As Redes Neuronais Artificiais (RNA) surgiram como a técnica mais utilizada na nossa revisão.Tive a oportunidade de realizar o estágio curricular em farmácia comunitária, na Farmácia Lamar, em São João da Madeira, e em Indústria Farmacêutica, na Bluepharma Genéricos, em Coimbra. Ambos os estágios foram muito enriquecedores enquanto futura farmacêutica, preparando-me para o mercado de trabalho. Ao nível dos relatórios de estágios, apresentei as análises SWOT (Strenghts, Weakness, Opportunities and Threats) de ambos, o que me permitiu fazer uma análise global dos estágio.2023-10-182025-04-10T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttps://hdl.handle.net/10316/112868https://hdl.handle.net/10316/112868TID:203503236engRosado, Inês Valenteinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2024-02-06T01:25:24Zoai:estudogeral.uc.pt:10316/112868Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-20T02:13:46.880928Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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