Projektbeschreibung
Ein Algorithmus zur Herstellung personalisierter Medikamente
Die Eigenherstellung von Arzneimitteln in Apotheken ist entscheidend, um personalisierte Medikamente herzustellen, wenn die Standardpräparate zum Beispiel aufgrund von Allergien nicht geeignet sind. Diese Apotheken haben jedoch große Probleme, die Eigenherstellung effizient aufzubauen. Für jedes Medikament ist eine einzigartige Handhabung notwendig. Außerdem muss Kreuzkontamination unbedingt verhindert werden. Dadurch kommt es zu Verzögerungen bei der Medikamentenbereitstellung. Da die Ansprüche und rechtlichen Anforderungen an eine zeitnahe Lieferung steigen, muss die Herstellung unbedingt optimiert werden. Unterstützt über die Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen werden diese Probleme im Projekt CompoundingPharma gelöst, indem ein Algorithmus zur dynamischen Produktionskontrolle entworfen wird, der auf einer innovativen Heuristik nach Vorbild der zustandsabhängigen Riccati-Gleichung beruht. Mit der Innovation soll der Betrieb optimiert werden, um Verzögerungen zu verhindern und den Zugang zu personalisierten Medikamenten auszubauen.
Ziel
When standard medications are not appropriate for a patient’s needs, e.g. due to their allergies, retail pharmacies must rely on compounding pharmacies to blend raw ingredients and produce a personalized medication to order. Given the growth in demand for personalized medications and the legal mandate in some countries that compel pharmacies to provide such medications to patients, the efficient operation of compounding pharmacies is critical to timely access to medications. However, there are complex operational dynamics when sequencing production driven by differences in medications and the need to prevent cross-contamination that lead to production delays for patients. Inspired by discussions with the management team of a compounding pharmacy, this project aims to improve operational efficiency and reduce delays by developing a dynamic production control algorithm that sequences medication production. The challenge of identifying optimal policies for multi-product production systems in the presence of set-up times has lead researchers to focus on heuristics, however, existing policies do not account for the sequence-dependent set-up times or batch processing in this setting. We propose and evaluate a theory-driven heuristic based on a novel modification of an optimal control engineering technique, known as the State-Dependent Riccati Equation approach. The performance of this heuristic is to be evaluated both theoretically as well as numerically relative to alternative heuristic policies via simulation. This contributes to the operations management and management literature, through the development and analysis of an innovation in production governance, a critical component of the industrial value chain in this setting. Moreover, the proposed algorithm can be modified for use in other complex production settings where optimal policies are intractable, and decision-makers must rely on heuristics.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
- SozialwissenschaftenSoziologieGovernance
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- Medizin- und GesundheitswissenschaftenKlinische MedizinAllergologie
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Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2023-PF-01
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigenFinanzierungsplan
HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European FellowshipsKoordinator
40003 Segovia
Spanien