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摘要：随着科学技术的推进式发展，治疗各种疾病及不同治疗效果的药物层出不穷，人们在得益于新型药物的治疗的同时，也同样面临药物质量带来的风险。随着我国药监工作的不断推进，人们对药品质量风险的关注度也普遍提升。为了应对药品生产过程中的质量风险问题，国家出台了一系列的法规、政策，也投入更多的人力、物力致力于药品质量风险的研究。
关键词：制药生产；统计学；质量管理；质量风险
一、制药生产过程质量风险管理的内容和特点
1.1制药生产过程质量风险管理的內容
质量风险管理是从风险视角出发，进行制药生产全要素、全过程的管理的一种活动。从制药生产过程来看，可接受风险和不可接受风险是制药企业生产过程质量风险管理的两种基本类型。研究表明，药品生产过程难免出现质量风险，基于此，尽可能地将质量风险降至最低，提升药品生产质量和用药安全则成为制药生产过程质量风险管理的根本目的。在实际管理中，生产过程质量风险管理涉及变更、药品研发、生产转移、厂房、设备和公共系统、物料、验证、实验室控制和稳定性研究、包装盒贴签以及销售的各个环节，只有精准化地对每一个生产环节进行识别和评估，并有针对性地制定预防措施，才能确保药品质量符合生产标准，确保药品应用的安全性。
1.2制药生产过程质量风险管理的特点
精准控制药品生产过程质量风险管理，能确保质量风险管理的合理性、有效性。目前，预防性、系统性是制药生产过程质量风险管理的基本特征凶。就预防性而言，药品生产过程中的质量风险具有潜在性、隐蔽性及可控性的特点，而合理地制定质量风险管理办法，能实现药品研发、生产以及销售环节的多因素管理，这对于生产过程中的风险预防和管理具有突出作用。
二、药品制药生产过程质量风险管理流程
2.1风险辨别
在药品制药生产质量风险管理的过程中，风险管理部门首先要执行的管理程序是风险辨别，其主要内容是系统和连续地分析制药过程中存在的表面和潜在风险，并且对这些风险出现和存在的原因进行辨别和分析。风险辨别首先要对存在的客观风险进行观察和辨别，再对表面客观风险下存在的潜在风险进行分析和对照。
2.2风险评估
风险评估即是对风险辨别过程中筛选出的风险因素进行评估和分析，是对风险因素的全面评价和估计。风险评估的评估重点是风险发生的可能性和能够导致的后果，并且建立在已发现和识别的风险之上，最终进行风险概率和结果概率的汇总分析。
2.3风险控制
风险控制是对已辨别和评估出的风险进行控制的过程，其主要目的是最大化降低风险出现概率，将损失结果降低到可接受范围内。常规的风险控制方法有规避法、转移法和保留法三种。
2.4风险评价
风险评价的基本理念是对风险控制的结果进行审查和评价，并对待二次处理，即再评估的风险因素进行全面审查和技术改进。除此之外，风险评价环节还需要风险管理部门与企业组织内部各部门进行协调和交流，对各项质量风险控制策略进行审查和批准，对风险执行进行实时监督和记录，并对最终生产出的药品进行质量检测以评估风险控制的有效性。
三、制药生产过程的质量风险管理
3.1统计质量管理法
近年来，随着科研技术水平的不断提高，药品的研发水平也有了长足的进展。药品的大规模研发，给更多的疾病治愈带来了希望，人们享受着新型药物的治疗效果，也面临着药物质量的风险。特别是在仿制药在整个药品处方量中占比逐渐增大的情况下，药品研发过程与制药过程的质量安全性成为人们关注的焦点，各国监管部门对于药学研发、药品生产开发与药品质量管理领域的统计学要求也逐渐提高。其中一部分原因归结于药品的安全性主要是在研发环节和生产环节体现的。除此之外，仿制药的大规模开发，也在很大程度上制约着药品质量的可靠性。
在劳动力资源和原料资源成本日益增高的大趋势下，药品质量问题成为制约企业发展的有效因素。企业正在积极寻求有效措施使其在药品质量得到保障的前提下，降低研发和生产成本。统计学是一种有效的数学分析工具，在传统制造业的发展过程中其应用已经证明了其优势性。在监管要求严格化及企业自身发展动因的双重因素驱动下，统计学在药品生产过程质量管理的应用方面将会有长足的发展。
3.2统计学在制药过程质量管理中的应用
3.2.1统计在质量控制中的应用。统计学是有效的制药过程质量控制工具，利用统计学对药品生产过程的质量进行控制是有效控制手段，如何实现统计学在药品质量控制中的应用是主要的研究目标。每一种药物都需要准确的成分配比，才能保证其药效，避免副作用和毒性。然而药品的生产过程中难免会因生产工艺、技术水平等因素而导致药品质量稳定性失良。药品稳定性的失良被称为药品稳定性的波动。药品稳定性波动可以分为自然波动和异常波动两种，而异常波动的出现往往是基于药品的原料性质不良、人员操作不当、技术水平欠缺等原因。对药品质量的控制主要就是通过发现和分析这些因素，从而控制药品的异常波动，实现其质量的稳定性。统计工作中的控制图可以实现这一目的。控制图的核心工作就是监测并识别药品稳定性的异常波动，并通过控制图的反馈控制，有效地处理异常波动，最终实现药品稳定性的波动范围控制在自然波动范围内，实现对药品质量的有效控制。
3.2.2统计学在质量诊断中的应用。作为统计过程控制的一个重要工具，控制图最早由休哈特博士(Shewhart)在1924年首先提出，并被命名为Shewhart控制图。这是科学管理的一个重要工具，特别是质量管理方面的一个不可或缺的管理工具。图形是通过测量或计算样本与样本的数目或时间来体现质量特性。统计推断是实现Shewhart控制图的制图原理，利用统计推断实现对药品质量稳定性的诊断，其中利用的数据分析方法是方差分析。实现统计学在质量诊断方面效果的工作流程为：(1)根据研究对象确定要选用的控制图类型、控制的参数、取样间隔、取样次数和样本量；(2)进行生产研究，按照确定的取样方案进行样品取样，通过对取样样本的检验形成记录结果：(3)按照设计的规程计算中心线、控制下限和控制上限，并检查是否有任何点超出控制限，从而揭示异常波动；(4)通过对异常波动的分析，调查确定其发生来源，去除超限点，并重新计算中心线、控制下限和控制上限。如此循环，直到所有点落在控制限内，从而建立出用以对后续生产进行质量诊断的控制图。
3.2.3统计学在质量优化中的应用。利用统计学工具对药品生产过程质量进行有效的控制和诊断之后，还需要进行验收取样，从而实现对药品质量进一步控制和优化。质量源于设计，即使是对已经控制过的质量进行有效的验收取样，也能够进一步保证质量的安全性。从本质上来说，验收取样并不能从根本上保证质量，而是质量进一步优化的有效控制手段，也是预防严重质量偏离的最后防线。验收取样方法是根据取样结果和预先设定的判别标准，决定放行或拒收批次的决策理论，理论依据是概率分布。
四、结论
质量风险管理对于制药企业药品生产质量具有重大影响。在实际管理中，药品生产企业管理人员只有充分认识到质量风险管理的必要性，并在风险评估、控制、沟通及审核回顾管理中注重管理方法的有效应用，才能有效地提升药品生产质量，保证人们用药安全。
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