دوره جامع کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت داروسازی

برگزار کننده: Infopharma/ مانیتور صنعت دارو

مشخصات دوره:

1.  عنوان دوره و اهداف کلان

عنوان: کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت داروسازی

اهداف کلان: توانمندسازی مدیران و کارکنان برای استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی در بهینه‌سازی فرآیندها، افزایش بهره‌وری، کاهش هزینه‌ها و توسعه نوآوری در شرکت

• خروجی سازمانی دوره: اهداف، استراتژی ها و برنامه عملیاتی پیاده سازی هوش مصنوعی در سازمان
• خروجی هر دپارتمان: تهیه نقشه راه برای استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی در جهت بهینه سازی رویه ها و فرآیندها

جنبه های اصلی دوره: درک مفاهیم/ شناخت ابزارها/ برنامه ریزی، پیاده سازی،کنترل و بهبود مستمر

2. مخاطبان هدف: مدیران عامل، مدیران ارشد و میانی شرکتهای داروسازی

3. مدت زمان و ساختار دوره:

• دوره مقدماتی هوش مصنوعی برای همه مدیران/ آنلاین و آفلاین (حداقل 14 ساعت)
• دوره تخصصی کوتاه مدت استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی برای هر دپارتمان- بر مبنای نیازسنجی صورت گرفته در هر دپارتمان/ آنلاین و آفلاین (حداقل 4 ساعت برای هر دپارتمان)
• کارگاه پرسش و پاسخ (چالشها و راه حلها)- آنلاین/ حضوری (حداقل ۲ ساعت)
• مشاوره تخصصی در پیاده سازی ابزارهای هوش مصنوعی در سازمان (نیاز به مذاکره)

4. تیم مدرسان:

• طراح و راهبر دوره: سحر وثوقی یکتا
• متخصصان حوزه هوش مصنوعی  
• متخصصان حوزه داروسازی و  هوش مصنوعی
• مدرسان مهمان (با توجه به نیاز دوره از مدرسین مهمان دعوت به عمل خواهد آمد.)

5. سرفصل‌های مشترک دوره مقدماتی کاربردهای هوش مصنوعی

رویکرد استراتژیک و پایه ای

1. مقدمه و مفاهیم پایه هوش مصنوعی
2. تاریخچه و روند رشد AI در دنیا و ایران
3. ارکان هوش مصنوعی (زیرساخت، داده ها و الگوریتم ها)
4. تفاوت AI, Machine Learning & Deep Learning
5. روندهای آینده در صنعت دارو و سلامت
6. داده؛ قلب هوش مصنوعی
7. اهمیت Data Quality و Data Governance
8. انواع داده‌های دارویی: کلینیکال، تولیدی، فروش، رگولاتوری، HSE و غیره
9. چالش‌های مدیریت داده ها (پراکنده بودن، ناقص بودن، محرمانگی)
10. ابزارها و تکنیک‌های اصلی
11. معرفی LLM ها و مدل های زبانی بزرگ مانند ChatGPT و کار با آنها
12. Prompt Engineering
13. داشبوردهای هوشمند  (BI + AI)
14. پیش‌بینی (Forecasting) با مدل‌های ML ساده
15. پردازش تصویر
16. کاربردهای کلان AI در صنعت داروسازی
17. تحقیق و توسعه (Drug Discovery, Clinical Trials)
18. تولید (Smart Manufacturing, Predictive Maintenance)
19. تضمین و کنترل کیفیت (Automated QC, Data Integrity)
20. بازاریابی و مالی (Forecasting, Pricing, Fraud Detection)
21. منابع انسانی (Talent Analytics, Smart Training)
22. رگولاتوری (Compliance Monitoring, Risk Prediction)
23. HSE و سایر واحدها
24. مدیریت تغییر و پیاده‌سازی ابزارهای هوش مصنوعی در سازمان
25. اولویت ها و رویکرد مرحله‌ای (Pilot → Scale Up)
26. مدیریت مقاومت کارکنان
27. ریسک‌ها و چالش‌های پیاده سازی (حقوقی و اخلاقی)
28. مطالعات موردی (Case Studies)
29. مثال‌های جهانی از کاربرد AI در داروسازی
30. تجربه‌های قابل بومی‌سازی در ایران

6. بخش دوم: دوره‌های اختصاصی کاربردهای هوش مصنوعی برای هر دپارتمان

رویکرد تخصصی و اجرایی

دپارتمانهای پشتیبانی:

1. مدیریت و پشتیبانی کسب و کار (Business Support)

• ابزارهای AI برای تصمیم‌گیری استراتژیک مدیران ارشد
• داشبوردهای هوشمند یکپارچه (BI + AI) برای مانیتورینگ KPIها

2. مدیریت مالی (Finance)

• پیش‌بینی فروش و درآمد با AI
• تشخیص تقلب (Fraud Detection)
• بهینه‌سازی بودجه و تخصیص منابع
• تحلیل هزینه–فایده پروژه‌های دارویی

3. فروش (Sales)

• استفاده از AI در تحلیل فروش
• پیش‌بینی تقاضا و سهم بازار داروها (Sales Forecasting)
• تحلیل رقبا با ابزارهای هوش تجاری

4. منابع انسانی (HR)

• تحلیل رزومه‌ها و استخدام هوشمند
• مدل‌های پیش‌بینی برای ترک نیرو (Attrition Prediction)
• برنامه‌ریزی آموزش‌های شخصی‌سازی‌شده

5. اداری و رفاه (Administration & Welfare)

• اتوماسیون فرآیندهای اداری
• استفاده از چت‌بات‌ها برای پاسخگویی به کارکنان (HR Chatbots)
• سیستم‌های هوشمند رفاهی (بهینه‌سازی خدمات و امکانات کارکنان)
• تحلیل داده‌های منابع انسانی برای طراحی بسته‌های رفاهی مؤثر

6. رگولاتوری (Regulatory Affairs)

• استخراج و تحلیل خودکار قوانین و گایدلاین‌ها با NLP
• تولید خودکار خلاصه پرونده‌های CTD
• پایش تغییرات الزامات رگولاتوری بین‌المللی

7. مسئول فنی (QP)

• استفاده از AI برای پایش زنجیره تأمین دارو
• هوش مصنوعی در Pharmacovigilance (پایش عوارض جانبی داروها)
• شبیه‌سازی کیفیت بچ‌های تولیدی

8. تضمین کیفیت (QA)

• پایش خودکار انطباق فرآیندها (Compliance Monitoring)
• تحلیل ریسک با مدل‌های پیش‌بینی
• استفاده از AI در مستندسازی

9. کنترل کیفیت (QC)

• پردازش تصویر برای بازرسی محصولات دارویی مانند قرصها و ویالها
• تشخیص انحرافات آزمایشگاهی با الگوریتم‌ها
• اتوماسیون گزارش QC

10. بهداشت، ایمنی و محیط زیست (HSE)

• تشخیص خطرات محیطی با بینایی ماشین (مانند دوربین‌های کارگاهی)
• پیش‌بینی حوادث بر اساس تحلیل گذشته محور داده ها
• مانیتورینگ سلامت کارکنان با AI

11. واحد پروژه‌ها

• مدیریت پروژه با ابزارهای AI / زمانبندی و تخصیص منابع هوشمند
• طراحی و بهره‌برداری از تأسیسات با  Digital Twin
• پیش‌بینی هزینه و تأخیر پروژه

12. فناوری اطلاعات (IT)

• پیاده‌سازی زیرساخت داده‌ای برای پروژه‌های AI
• امنیت داده و مدیریت دسترسی‌ها در پروژه‌های هوش مصنوعی
• آشنایی با Cloud AI Services (Azure, AWS, Google)
• توسعه و نگهداری APIهای AI برای دپارتمان‌های مختلف

دپارتمانهای عملیاتی:

1. تحقیق و توسعه (R&D)

• استفاده از AI در انتخاب دارو و بهینه‌سازی فرمولاسیون
• کاوش و تحلیل مقالات علمی با NLP (Scientific Text Mining)
• شبیه‌سازی کارآزمایی بالینی و پیش‌بینی داده‌ها

2. برنامه‌ریزی تولید و انبارها (Production Planning & Warehousing)

• الگوریتم‌های بهینه‌سازی در برنامه‌ریزی تولید (Optimization Models)
• پیش‌بینی موجودی و مدیریت انبار با  AI (Inventory Forecasting)
• ردیابی هوشمند زنجیره تأمین داروها  (Supply Chain AI)
• شبیه‌سازی خطوط تولید با Digital Twin

3.  تولید (Production)

• نگهداری پیشبینانه تجهیزات (Predictive Maintenance)
• کنترل فرآیند تولید با هوش مصنوعی (Real-time Monitoring)
• کاهش ضایعات و افزایش بهره‌وری با الگوریتم‌های بهینه‌سازی

4. فنی

• استفاده از IoT + AI برای مانیتورینگ تجهیزات
• نگهداری پیش‌بینانه (Predictive Maintenance)
• کاربرد AI در بهینه‌سازی مصرف انرژی و تاسیسات

5. بازرگانی (Commercial)

• تحلیل بازار و روندهای واردات/صادرات دارو با AI
• هوش رقابتی (Competitive Intelligence) با NLP و Web Mining
• پیش‌بینی قیمت مواد اولیه و نهاده‌های دارویی
• بهینه‌سازی قراردادها و زنجیره تأمین تجاری

7. پاسخ به دو سوال مهم:

1.  چه انتظاراتی از هوش مصنوعی نباید داشته باشیم؟

بی‌خطا بودن: هوش مصنوعی می‌تواند اشتباه کند، داده‌ها را اشتباه تفسیر کند یا پاسخ گمراه‌کننده بدهد.

جایگزینی کامل انسان: هوش مصنوعی ابزار کمکی است، نه جایگزین کامل خلاقیت، قضاوت اخلاقی یا تصمیم‌گیری انسانی.

درک واقعی و احساسات انسانی: AIفقط الگوهای داده را تحلیل می‌کند، نه اینکه مثل انسان بفهمد یا احساس داشته باشد.

بی‌نیازی از داده‌های باکیفیت: بدون داده‌های تمیز، به‌روز و درست، خروجی AI بی‌ارزش یا گمراه‌کننده خواهد بود.

حل همه مشکلات پیچیده اجتماعی و انسانی: AI می‌تواند تحلیل ارائه دهد، اما تصمیم‌گیری در مسائل اخلاقی، سیاسی یا فرهنگی هنوز در دست انسان است.

کاملاً امن و بدون سوگیری بودن: چون روی داده‌های انسانی آموزش دیده، ممکن است سوگیری‌های جنسیتی، نژادی یا فرهنگی داشته باشد.

2. از دوره‌های هوش مصنوعی چه انتظاراتی نباید داشته باشیم؟

یادگیری سریع و بدون تلاش: AI  حوزه‌ای وسیع است و نیازمند تمرین، پروژه عملی و زمان است.

تبدیل شدن به متخصص در مدت کوتاه: انتظار نداشته باشیم یک دوره کوتاه ما را به کارشناس AI یا دیتا ساینتیست تبدیل کند.

آموزش یک ابزار = تسلط بر AI: مثلاً یاد گرفتن کار با ChatGPT یا پایتون به‌تنهایی معادل متخصص شدن در هوش مصنوعی نیست.

پوشش همه جنبه‌های AI در یک دوره: هیچ دوره‌ای نمی‌تواند همه‌ی شاخه‌ها  شامل یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی، بینایی ماشین، رباتیک، اخلاق AI و … را کامل پوشش دهد و جنبه های مختلف AI بر مبنای نیاز یک سازمان باید به تدریج آموزش و پیاده سازی شود.

دریافت پاسخ‌های کامل و آماده از مدرس یا ابزار: یادگیری در AI بیشتر فرایند یاد گرفتن نحوه فکر کردن و حل مسئله است تا گرفتن جواب آماده.

بنابراین باید AI و دوره‌های آموزشی آن را به عنوان ابزار و نقطه شروع ببینیم، نه عصای جادویی یا جایگزین کامل انسان!

با سپاس

تهیه شده توسط سحر وثوقی یکتا

موسس اینفوفارما و

طراح و راهبر دوره کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت داروسازی

شماره تماس: 09398188251