ИИ-решение для генерации антител
Создан автоматический пайплайн генерации антител для разработки структуры молекулы.
Этап сокращён с трёх лет до двух месяцев; проект был пилотным, результаты валидации ещё ожидались.
ИИ в фармацевтике — кейсы внедрения
Кейсов внедрения: 32. Как компании применяют искусственный интеллект, какие задачи решают и какие результаты публикуют.
Бизнес-процессы
- Контроль качества: 8
- Разработка продуктов и исследования: 6
- Обслуживание клиентов: 6
- Планирование и управленческая аналитика: 6
- Продажи: 5
- Документооборот: 5
- Маркетинг и продвижение: 3
- Обучение и развитие сотрудников: 2
- Логистика и склад: 2
- Безопасность и управление рисками: 1
- Закупки и снабжение: 1
- Кадровое администрирование: 1
- Производство и оказание услуг: 1
Кейсы компаний
Автоматизированная система проверяет все ампулы и распознаёт дефекты
Для «Микрогена» построена система сплошного контроля ампул с распознаванием 11 типов дефектов.
Система охватывает 100% ампул и распознаёт 11 типов дефектов.
ИИ-агент для генерации описаний товаров
В интернет-аптеке работает агент, который генерирует краткие описания товаров и выделяет их ключевые свойства.
не раскрыто
ИИ-помощник сопровождает выбор аптечных товаров в интернет-магазине
ИИ-помощник понимает описанные покупателем симптомы, подсказывает подходящие товары, объясняет правила приёма и переводит сложные вопросы живому фармацевту. После запуска первой версии в декабре 2025 года сервис доработали и ограничили его работу в сложных случаях.
Количественный эффект не раскрыт.
ИИ-агент сопровождает выбор аптечных товаров
ИИ-агент понимает описанные клиентом симптомы, помогает выбрать товар, предупреждает о рисках, объясняет правила приёма и передаёт сложные вопросы живому фармацевту.
Агент работает первым фильтром и оставляет время фармацевта для случаев, требующих его экспертизы.
ИИ-агенты собирают рыночные цены и следят за аномалиями
После корпоративного ИИ-чата компания внедрила агентов, обращающихся к парсерам, аналитическим базам и базе знаний. Они собирают цены в электронной коммерции и отслеживают аномалии с уведомлениями.
Сбор информации и уведомления встроены в корпоративную платформу. Экономия времени по отдельным процессам не раскрыта.
ИИ приводит СОП и инструкции к корпоративным шаблонам
Ассистент улучшает читаемость СОП и рабочих инструкций, сравнивает версии и переносит документы из старого корпоративного шаблона в новый.
Количественный эффект этого ассистента отдельно не раскрыт.
AIRIS 2.0 отвечает сотрудникам по корпоративным документам
Сотрудники задают вопросы по структурированным и неструктурированным внутренним документам и получают ответы с указанием использованных источников.
Система упрощает поиск и проверку сведений в сложных корпоративных документах; количественный эффект не раскрыт.
ИИ-агент проверяет медицинские материалы перед согласованием
Специализированный агент выполняет первичную проверку медицинских материалов по согласованным правилам перед редактурой и согласованием.
Заявлены ускорение первых согласований и снижение риска пропустить типовую ошибку.
ИИ-ассистент ищет повторные производственные отклонения
Ассистент находит похожие отклонения за последние 12 месяцев, ранжирует совпадения и предоставляет переходы к связанным записям CAPA.
Ручной поиск повторных событий заменяется быстрым ранжированным поиском; количественный эффект отдельно не раскрыт.
СОП-ассистент находит процедуры и страницы документов
Сотрудники задают вопросы по документации, а ассистент находит нужную процедуру, документ и конкретную страницу.
По оценке площадки, ответы на типовые вопросы экономят опытным специалистам до 40% рабочего времени, а быстрый поиск процедур повышает эффективность примерно на 5%.
ИИ проверяет качество расследований отклонений
Ассистент оценивает полноту описания отклонения и его соответствие требованиям СОП, после чего выдаёт рекомендации по доработке.
По оценке площадки, автоматический анализ и выявление несоответствий сокращают трудозатраты на проверку документации примерно на 30%.
ИИ прогнозирует спрос на лекарства и формирует заказы
ИИ прогнозирует спрос на лекарства с учётом сезонности и эпидемиологической ситуации, после чего производителям формируются автоматические заказы.
Заявлено снижение дефицита ключевых позиций на 40%.
ИИ-аудиоаналитика обслуживания в аптеках
На кассах устанавливают микрофоны, а система разделяет реплики фармацевта и клиента и оценивает диалог по критериям качества обслуживания.
Выявленные системой паттерны используются для дообучения фармацевтов; количественный эффект не раскрыт.
Выявление дефицитных аптечных позиций через AI-анализ спроса и конкурентной выдачи
Сеть использовала алгоритм TextZavod для сопоставления поискового спроса, наличия товаров у конкурентов и структуры поисковой выдачи; выявила 47 недостаточно представленных позиций противогрибковых препаратов и создала под них карточки.
Трафик на категорию вырос на 34% за 6 недель.
ИИ ежедневно настраивает цены аптечных товаров
В пилотных проектах алгоритмы ежедневно настраивали цены с учётом цен конкурентов, спроса, сезонности и внутренних целей бизнеса.
Продажи тестовой группы товаров выросли на 60–172%, а валовая прибыль — на 26–130%.
Нейросеть создаёт описания лекарств и БАД для карточек товаров
Платформа передала нейросети подготовку описаний лекарственных средств и БАД на основе данных продавцов.
Количественный эффект не раскрыт.
ИИ-обработка кадровых документов и электронный архив
Внедрена платформа Beorg Smart Vision для распознавания и обработки кадровых документов; дополнительно внедрена система электронного архива.
Оформление фармацевта сокращено до 10 минут вместо 45 минут вручную; за год обработано 2 625 комплектов кадровых документов.
ИИ-ценообразование в аптечной сети
В интернет-магазине запустили пилот динамического ценообразования на основе машинного обучения: система автоматически корректировала цены с учётом спроса, маржинальности и внешних факторов; ассортимент разделили на тестовые и контрольные группы SKU.
В тестовой группе рост продаж составил 60–172%, а рост валовой прибыли — 26–130%; после тестирования принято решение масштабировать решение на всю сеть.
ИИ-контроль дефектов стеклянной упаковки
В производстве лекарств внедрён программно-аппаратный комплекс ИИ для обнаружения дефектов прозрачных флаконов.
Количественный эффект не раскрыт.
«Цифровой помощник фармацевта»
Ассистент на базе GigaChat формирует ответы клиентам по препаратам, приёму и побочным эффектам; оператор проверяет ответ перед отправкой.
Сгенерировано свыше 150 тыс. рекомендаций; время ответа сокращено до 3 секунд, время диалога — до 30 секунд.
ИИ для улучшения S-белка вакцины «Спутник V»
При создании вакцины «Спутник V» команда AIRI и Центра имени Гамалеи использовала ИИ для расчёта изменений в структуре S-белка вируса.
Нейросеть помогла определить изменения, повышающие заметность белка для иммунной системы; количественный эффект не раскрыт.
ИИ рассчитывает параметры клинических исследований
ИИ применяется для подбора оптимального количества пациентов, первой дозы, схемы введения и времени, необходимого для доказательства эффективности и безопасности препарата.
В одном клиническом исследовании время лечения сокращено с 50 до 24 недель; совокупное применение ИИ, по заявлению источника, позволяет сократить срок создания препарата с 10 до 7 лет.
ML и математическое моделирование оптимизируют фармацевтический процесс
Машинное обучение и математическое моделирование применяются для оптимизации параметров технологического процесса и масштабирования.
Количественный эффект отдельного процесса не раскрыт.
ИИ отбирает молекулы-кандидаты в ранней разработке лекарств
В ранней разработке и in silico доклинических исследованиях один алгоритм генерирует от 1 до 10 млн соединений, второй анализирует их и определяет перспективный набор молекул-кандидатов.
После отбора 40–50 соединений синтезируются сотрудниками лабораторий для in vitro тестов.
ИИ отбирает молекулы для нового препарата
Исследователи использовали Синтелли для виртуального скрининга соединений, анализа патентной чистоты и выбора путей синтеза перспективных молекул.
Из миллионов вариантов выделили более 200 молекул, затем 38 перспективных; для шести определили пути синтеза. Сокращение полного срока разработки препарата пока не измерено.
Рекомендательная система для проверки совместимости лекарств в рецепте
В аптечной сети используется внутренняя рекомендательная система, помогающая проверять совместимость лекарственных препаратов в рецепте.
Улучшение качества обслуживания покупателей; количественный эффект не раскрыт.
Прогнозирование спроса с применением машинного обучения и ИИ
Сеть внедряет технологии прогнозирования спроса с применением машинного обучения и искусственного интеллекта.
Результат количественно не раскрыт.
Ценообразование с применением машинного обучения и ИИ
Сеть внедряет технологии ценообразования с применением машинного обучения и искусственного интеллекта.
Результат количественно не раскрыт.
ИИ-обработка государственных контрактов и контроль первичных документов
В 1С интегрированы ИИ-агенты для OCR, извлечения, нормализации и валидации данных государственных контрактов, сравнения версий и проверки первичных документов по принципу «четырёх глаз».
Количество ошибок в документации снижено с 10% до 0,1%; трудозатраты по основным оперативным процессам регламентированного учёта сократились более чем в 4 раза.