Skip to main content
Login | Suomeksi | På svenska | In English

Artificial Intelligence in the Pharmaceutical Industry: Manufacturing, Product Development, and Quality Control : A Systematic Review

Show simple item record

dc.date.accessioned 2021-12-16T11:48:28Z
dc.date.available 2021-12-16T11:48:28Z
dc.date.issued 2021-12-16
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/123456789/38972
dc.title Artificial Intelligence in the Pharmaceutical Industry: Manufacturing, Product Development, and Quality Control : A Systematic Review en
ethesis.faculty Farmasian tiedekunta fi
ethesis.faculty Faculty of Pharmacy en
ethesis.faculty Farmaceutiska fakulteten sv
ethesis.faculty.URI http://data.hulib.helsinki.fi/id/9a2784ea-4d84-40d4-a651-895ae66a37ea
ethesis.university.URI http://data.hulib.helsinki.fi/id/50ae46d8-7ba9-4821-877c-c994c78b0d97
ethesis.university Helsingin yliopisto fi
ethesis.university University of Helsinki en
ethesis.university Helsingfors universitet sv
dct.creator Lindevall, Mari
dct.issued 2021
dct.abstract Tämän systemaattisen katsauksen tarkoitus on tutkia tekoälyn käyttöä lääketeollisuudessa lääketuotannon, tuotekehityksen sekä laadunvalvonnan osalta. Tänä päivänä uuden lääkkeen kehittäminen ja markkinoille saaminen on aikaa vievää, tehotonta sekä kallista. Tekoäly nähdään yhtenä mahdollisena ratkaisuna lääketeollisuuden ongelmiin. Systemaattisen kirjallisuuskatsauksen avulla 734 artikkelin joukosta valikoituneet 77 akateemista tutkimusartikkelia osoittivat keinotekoisten hermoverkkojen olevan eniten käytetty tekoälymetodi vuosien 1991–2021 välillä. Haku suoritettiin kolmesta tietokannasta ja mukaan valittiin englanninkieliset, länsimaisen farmasian akateemiset alkuperäistutkimusartikkelit, joissa tekoälyä käytettiin joko lääketuotannossa, tuotekehityksessä tai laadunvalvonnassa. Suoritetulla systemaattisella kirjallisuuskatsauksella on kolme päärajoitetta: mahdollisuus tärkeän hakusanan puuttumiseen hakualgoritmista, artikkelien valikoituminen yhden henkilön arvion perusteella sekä mahdollinen suppea kuva käytetyistä tekoälyn menetelmistä lääketeollisuudessa, sillä myös lääkeyritykset tekevät aiheesta tutkimusta. Tämän systemaattisen kirjallisuuskatsauksen mukaan tekoälyn käyttöä on tutkittu eniten tuotekehityksessä, kun taas sen käyttöä laadunvalvonnassa on tutkittu vähiten. Tabletit olivat tutkimuksissa suosittu lääkemuoto, kun taas biologisten lääkkeiden osuus oli aliedustettu. Kaikkiaan tutkimusten julkaisumäärä nousi kolmen vuosikymmenen aikana. Artikkeleista suurin osa julkaistiin kuitenkin vuonna 2020. Lähes puolella artikkeleista mainittiin olevan jokin yhteys lääkeyritykseen, mikä kertoo myös lääkeyritysten kiinnostuksesta käyttää tekoälyä lääketuotannossa, tuotekehityksessä sekä laadunvalvonnassa. Tulevaisuudessa tekoälyn vaikuttavuutta sekä sen menetelmien rajoitteita tulee tutkia, jotta voidaan tehdä johtopäätöksiä sen mahdollisuudesta toimia avaintekijänä lääketeollisuuden uudistamisessa. Systemaattisen kirjallisuuskatsauksen tulokset osoittavat tekoälyn aallon saapuneen lääketeollisuuteen, kuitenkin sen todellinen hyöty on nähtävissä vasta tulevaisuuden tutkimusten myötä. fi
dct.abstract The purpose of this systematic review is to investigate the usage of artificial intelligence in the pharmaceutical industry in the fields of pharmaceutical manufacturing, product development, and quality control. Today, developing and getting a new drug on the market is time-consuming, ineffective, and expensive. Artificial intelligence is seen as one possible solution to the problems of the pharmaceutical industry. From 734 articles 77 academic study articles were included. Included articles showed artificial neural networks to be the most used artificial intelligence method between 1991 and 2021. The search was conducted from three databases with the following inclusion criteria: studies using AI in either pharmaceutical manufacturing, product development or quality control, English as the language, and Western medicine-based pharmacy as a branch of science. This systematic literature review has three main limitations: the possibility of an important search word missing from the search algorithm, the selection of articles according to one person's assessment, and the possible narrow picture of the used artificial intelligence methods in the pharmaceutical industry, as pharmaceutical companies also research the subject. The use of artificial intelligence in product development has been studied the most, while its use in quality control has been studied the least. In the studies, tablets were a popular drug form, while biological drugs were underrepresented. In total, the number of studies published increased over three decades. However, most of the articles were published in 2020. Nearly half of the articles had some connection to a pharmaceutical company, indicating the interest of both the academy and pharmaceutical companies in the use of artificial intelligence in manufacturing, product development, and quality control. In the future, the efficacy of artificial intelligence, as well as its limitations as a method, should be investigated to conclude its potential to play a key role in reforming the pharmaceutical industry. The results of the study show that a wave of artificial intelligence has arrived in the pharmaceutical industry, however, its real benefits will only be seen with future research. en
dct.subject artificial intelligence
dct.subject pharmaceutical industry
dct.subject manufacturing
dct.subject drug development
dct.subject quality control
dct.subject artificial neural network
dct.subject systematic literature review
ethesis.language.URI http://data.hulib.helsinki.fi/id/languages/eng
ethesis.language englanti fi
ethesis.language English en
ethesis.language engelska sv
ethesis.supervisor Anne Juppo, Mia Siven und
ethesis.thesistype pro gradu -tutkielmat fi
ethesis.thesistype master's thesis en
ethesis.thesistype pro gradu-avhandlingar sv
ethesis.thesistype.URI http://data.hulib.helsinki.fi/id/thesistypes/mastersthesis
dct.identifier.ethesis E-thesisID:3258c0bc-966b-4a26-81c5-94db1426813e
ethesis-internal.timestamp.reviewStep 2021-11-05 16:49:46:912
ethesis.principalprofessor Anne Juppo und
dct.identifier.urn URN:NBN:fi:hulib-202112164363
dct.alternative Tekoäly lääketeollisuudessa: tuotanto, tuotekehitys ja laadun valvonta : systemaattinen kirjallisuuskatsaus fi
ethesis.facultystudyline Teollisuusfarmasia fi
ethesis.facultystudyline Industrial pharmacy en
ethesis.facultystudyline Industriell farmaci sv
ethesis.facultystudyline.URI http://data.hulib.helsinki.fi/id/SH55_007
ethesis.mastersdegreeprogram Proviisorin koulutusohjelma fi
ethesis.mastersdegreeprogram Master 's Programme in Pharmacy en
ethesis.mastersdegreeprogram Utbildningsprogrammet för provisorsexamen sv
ethesis.mastersdegreeprogram.URI http://data.hulib.helsinki.fi/id/MH55_001

Files in this item

Files Size Format View
Lindevall_Mari_tutkielma_2021.pdf 1.855Mb PDF

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record