Tóm tắt Luận án tiến sĩ Y học: Nghiên cứu và phát triển thuốc bằng hệ thống phần mềm thông minh tự thành lập

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

BỘ Y TẾ

ĐẠI HỌC Y DƯỢC THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
----------------------------------

CHUNG KHANG KIỆT

NGHIÊN CỨU & PHÁT TRIỂN THUỐC
BẰNG HỆ THỐNG PHẦN MỀM THÔNG MINH
TỰ THÀNH LẬP

Chuyên ngành: Công nghệ Dược phẩm và Bào chế thuốc
Mã số: 62720402

TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ DƯỢC HỌC

Tp.Hồ Chí Minh, năm 2018


Công trình được hoàn thành tại:

Đại học Y Dược Thành Phố Hồ Chí Minh

-

1. Chung Khang Kiệt, Nguyễn Thành Phát, Trần Văn Thành, Đỗ

Quang Dương (2015), ”Thiết kế và tối ưu hóa công thức viên

Người hướng dẫn khoa học:
-

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH LIÊN QUAN

nén chứa glyclazid 80mg cải thiện độ hòa tan”, Tạp chí Y học

GS.TS. Đặng Văn Giáp

Thành phố Hồ Chí Minh, 19 (3), tr.119-124

PGS.TS. Đỗ Quang Dương

2. Chung Khang Kiệt, Lê Đức Nguyên, Huỳnh Văn Hóa, Đỗ
Quang Dương (2015), ”Xây dựng công thức viên nén rã

Phản biện 1: ………………………………………………
Phản biện 2 ………………………………………………

Phản biện 3: ………………………………………………

nhanh trong miệng meloxicam 7,5 mg“, Tạp chí Y học Thành
phố Hồ Chí Minh, 19 (3), tr.143-149.

3. Chung Khang Kiệt, Đỗ Quang Dương, Đặng Văn Giáp (2015),
”Quá trình mô phỏng và tối ưu hóa của phần mềm thông minh
thử nghiệm Phasolpro RD”, Tạp chí Y học Thành phố Hồ Chí
Minh, 19 (3), tr.224-228.

Luận án sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận án cấp trường

họp tại Đại học Y Dược Thành phố Hồ Chí Minh
vào hồi

giờ

ngày

tháng

năm

Có thể tìm hiểu Luận án tại thư viện:

- Thư viện Quốc gia Việt Nam

- Thư viện Khoa học Tổng hợp TP. HCM
- Thư viện Đại học Y Dược TP. HCM

4. Chung Khang Kiệt, Lê Công Thức, Nguyễn Ngọc Vinh, Đỗ

Quang Dương (2015), ”Tối ưu hoá quy trình tổng hợp

metformin hydroclorid”, Tạp chí Y học Thành phố Hồ Chí
Minh, 19 (3), tr.448-453.


1. Đặt vấn đề

1

2

GIỚI THIỆU LUẬN ÁN

thời gian và chi phí thực nghiệm. Hiện nay, ở Việt nam chưa có

Khi thành lập công thức, giữa thành phần công thức và/ hoặc

điều kiện sản xuất với tính chất sản phẩm có mối liên quan biện

chứng phức tạp. Các kỹ thuật thông minh như mạng thần kinh
nhân tạo, thuật toán di truyền, … giúp giải quyết bài toán này.
Ở Việt nam và thế giới chưa có phần mềm chuyên dụng tích

hợp các kỹ thuật thông minh vào phân tích liên quan nhân quả

và tối ưu hóa/ dự đoán công thức. Với mong muốn tích hợp các
kỹ thuật thông minh của 2 chức năng chính (Phân tích liên quan

nhân quả và Tối ưu hóa/ dự đoán) với giao diện bằng tiếng Việt,
đề tài “Nghiên cứu và phát triển thuốc bằng hệ thống phần mềm
thông minh tự thành lập” được thực hiện với các mục tiêu:

a. Xây dựng hệ thống phần mềm thông minh Phasolpro RD.
b. Đánh giá hệ thống Phasolpro RD theo GMP.

c. Kiểm chứng Phasolpro RD với cơ sở dữ liệu đã công bố.
d. Áp dụng Phasolpro RD vào nghiên cứu phát triển thuốc.
2. Tính cấp thiết của đề tài

Việc áp dụng các kỹ thuật thông minh vào nghiên cứu phát

triển thuốc là xu thế mới và cần thiết trên thế giới và Việt nam.

Đặc biệt áp dụng đồng thời các kỹ thuật thông minh là phương
pháp mới và có nhiều ưu điểm. Sử dụng kỹ thuật thông minh để
phân tích liên quan nhân quả, nhằm biết các thành phần/ điều

phần mềm thông minh để tối ưu hóa, phân tích liên quan nhân

quả trong nghiên cứu phát triển thuốc. Bên cạnh đó, phần mềm
thông minh nước ngoài chỉ có từng chức năng riêng lẻ như phân

tích liên quan nhân quả (FormRules) hay tối ưu hóa công thức/
quy trình (CADChem, INForm).

3. Những đóng góp mới của luận án

- Đây là nghiên cứu đầu tiên của Việt nam xây dựng hệ thống
phần mềm thông minh áp dụng trong nghiên cứu và phát triển
thuốc. Kết quả và phương pháp nghiên cứu đã đóng góp cho

nghiên cứu phát triển thuốc. Áp dụng phương pháp mới trong
nghiên cứu và phát thuốc tích hợp phân tích nhân quả và tối ưu

hóa/ dự đoán thành phần công thức/ điều kiện sản xuất với tính
chất sản phẩm dựa trên các kỹ thuật thông minh.

- Xây dựng thành công phần mềm bằng tiếng Việt, áp dụng các
kỹ thuật thông minh (mạng thần kinh, thuật toán di truyền, logic

mờ) hỗ trợ nghiên cứu và phát triển thuốc.

- Phần mềm tích hợp 2 chức năng là phân tích nhân quả và tối

ưu hóa/ dự đoán thành 1 hệ thống, sử dụng chung kết quả luyện

mạng. Sử dụng kỹ thuật đồ thị song song để phân tích nhân quả
và dự đoán.

4. Bố cục luận án

Luận án có 150 trang: Đặt vấn đề 03 trang, Tổng quan 30

kiện sản xuất nào ảnh hưởng lên tính chất sản phẩm, sau đó tiến

trang, Phương pháp 9 trang, Kết quả 89 trang, Bàn luận 16

việc dự đoán tính chất sản phẩm sẽ ra sao, khi thay đổi các

hình, 09 sơ đồ, 77 tài liệu tham khảo (23 tiếng Việt và 57 tiếng

hành tối ưu hóa để được các tính chất theo mong muốn, ngoài ra

thành phần/ điều kiện sản xuất giúp nhà bào chế tiết kiệm được

trang, Kết luận và kiến nghị 03 trang. Luận án có 97 bảng, 43
Anh). Luận án có 09 phụ lục (65 trang).


3

4

Chương 1. TỔNG QUAN TÀI LIỆU

- Ngôn ngữ lập trình: Lập trình Visual C#.Net, Visual C++.Net.

phát triển (vai trò nghiên cứu & phát triển, xây dựng công thức/

khảo và vận hành kiểm tra Phasolpro RD. 6 CSDL kiểm chứng

1.1. Nghiên cứu và phát triển thuốc: Khái niệm nghiên cứu &

quy trình), mô hình thực nghiệm (ý nghĩa của mô hình thực
nghiệm, phân loại mô hình thực nghiệm), phân tích liên quan
nhân - quả, tối ưu hóa thông minh (ý nghĩa và phân loại tối ưu

hóa, tối ưu hóa/ dự đoán thông minh, nguyên lý hoạt động của
tối ưu hóa thông minh).

1.2. Các kỹ thuật thông minh: Khái niệm kỹ thuật thông
minh, các kỹ thuật thông minh (mạng thần kinh nhân tạo, logic

mờ, thuật toán di truyền, kết hợp 3 kỹ thuật cho tối ưu hoá),
phần mềm thông minh, nghiên cứu - phát triển với phần mềm
thông minh

1.3. Thẩm định phần mềm trong GxP: Hệ thống được kiểm
soát bởi máy tính, khái niệm thẩm định (thẩm định theo GMP,
tư liệu thẩm định phần mềm trong GxP, cơ sở khoa học, các

hướng dẫn về thẩm định theo GxP, phân loại phần mềm, mô

hình thẩm định), thử nghiệm phần mềm (tiêu chuẩn kỹ thuật,
thử nghiệm phần mềm), đánh giá phần mềm theo GxP (yêu cầu
kỹ thuật, đánh giá phần mềm).

Chương 2. ĐỐI TƯỢNG-PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1. Đối tượng nghiên cứu

- Phần mềm nghiên cứu: Hệ thống phần mềm thông minh
Phasolpro RD 1.5 (gọi tắt là Phasolpro RD).

- Phần mềm tham khảo: FormRules v3.31 Demo (gọi tắt là

FormRules) và FormRules v3. INForm v3.5 Demo (gọi tắt là
INForm) và INForm v3.4 (2005), v3.7 (2008), v4.0 (2010).

- Cơ sở dữ liệu: 2 CSDL chuẩn để khảo sát 2 phần mềm tham
Phasolpro RD.

2.2. Xây dựng và đánh giá Phaosolpro

2.2.1. Xây dựng Hệ thống phần mềm thông minh: đề xuất yêu

cầu kỹ thuật của Phasolpro RD; Phân tích thiết kế hệ thống
(Khảo sát 2 phần mềm tham khảo, xây dựng quy trình vận hành

của Phasolpro RD, phác thảo giao diện của Phasolpro RD, cơ sở
toán học), Nhận dạng và kiểm tra vận hành Phasolpro RD.

2.2.2. Đánh giá Phasolpro RD: Đánh giá cài đặt và Đánh giá
vận hành gồm luyện mạng (Sử dụng thuật toán mặc định và

chọn nhóm thử, sử dụng thuật toán chung (QP) của 2 phần mềm
và chọn nhóm thử, sử dụng 1 nhóm thử ngẫu nhiên và chọn
thuật toán phù hợp), phân tích nhân quả, tối ưu hóa, dự đoán.
2.3. Kiểm chứng và áp dụng Phasolpro RD

2.3.1. Kiểm chứng Phasolpro RD bằng CSDL đã công bố: Mỗi
CSDL, vận hành chức năng: Mô hình hóa; Phân tích liên quan
nhân quả; Tối ưu hóa và dự đoán.

So sánh kết quả dự đoán của Phasolpro RD với INForm và kết
quả thực nghiệm kiểm chứng.

2.3.2. Áp dụng Phasolpro RD vào nghiên cứu phát triển thuốc

Nghiên cứu 2 đề tài về Bào chế & Công nghiệp Dược và 1 đề
tài về Hóa dược. Với mỗi nghiên cứu, sử dụng Phasolpro RD để
mô hình hóa, phân tích nhân quả, tối ưu hóa và dự đoán, thực
nghiệm kiểm chứng.


5

6

Chương 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

- Xu hướng và mức độ: mức độ cao (R2 luyện > 90%), xu hướng

3.1.1. Đề xuất yêu cầu kỹ thuật: Bản URS của Phasolpro RD

- Biểu đồ: Phasolpro RD cho biểu đồ dạng 3 chiều, có màu, hiện

3.1. Xây dựng hệ thống Phasolpro RD

được xây dựng với đầy đủ các thành phần.

3.1.2. Kết quả phân tích thiết kế hệ thống

a. Kết quả khảo sát hai phần mềm tham khảo: Quy trình tóm tắt

có liên quan giữa biến độc lập và phụ thuộc ở 2 CSDL.

rõ các điểm cong, điểm uốn rõ ràng. Biểu đồ có thể xoay, quan
sát rõ ràng. Với FormRules dạng ba chiều, có màu sắc.

phân tích nhân quả và tối ưu hóa/ dự đoán sử dụng chung kết

Bảng 3.33. Các giá trị R2 sử dụng thuật toán mặc định - CSDL A
Phasolpro RD (1-28-30)
INForm (6-22-26)
Tính chất
sản phẩm
R2 luyện
R2 thử
R2 luyện
R2 thử

y1
90,00%
90,12%
97,03%
70,24%
y2
91,35%
89,50%
95,52%
95,22%
y3
93,08%
96,68%
98,86%
99,18%
y4
90,21%
98,80%
98,30%
94,80%

c. Thiết kế giao diện: gồm 12 giao diện.

lặp 2 giá trị tối ưu của Phasolpro RD và INForm không khác

và sơ đồ vận hành của INForm và FormRules.

b. Quy trình vận hành của hệ thống Phasolpro RD: Xây dựng
quy trình vận hành của Phasolpro RD tích hợp 2 chức năng
quả luyện mạng.

3.1.3. Nhận dạng và kiểm tra vận hành Phasolpro RD

a. Nhận dạng Phasolpro RD: Kết quả nhận dạng gồm thông tin

tổng quát, nhập dữ liệu, luyện mạng, phân tích liên quan nhân
quả, tối ưu hóa thông minh và hỗ trợ.

b. Kiểm tra Phasolpro RD: Luyện mạng đạt 23/25 mục, phân
tích nhân quả đạt 9/11 mục và tối ưu hóa đạt 13/14 mục.
3.2. Đánh giá hệ thống Phasolpro RD

3.2.1. Đánh giá cài đặt: Phần mềm được cài đặt tương thích
với Windows Xp, 7 và 10, không xung đột với phần mềm khác.
3.2.2. Đánh giá vận hành

a. Chức năng luyện mạng: Trên 2 CSDL và cả 3 phương pháp

kết quả phân tích phương sai 2 yếu tố không lặp đối với R2 thử
của 2 phần mềm không khác nhau có ý nghĩa thống kê (p >
0,05)- Bảng 3.33.

b. Chức năng phân tích liên quan nhân quả

c. Chức năng tối ưu hóa: Phân tích phương sai 2 yếu tố không
nhau có ý nghĩa thống kê (p > 0,05) ở 2 CSDL A và B.

d. Chức năng dự đoán: kết quả dự đoán của 2 phần mềm không
khác nhau có ý nghĩa thống kê (p > 0,05) ở 2 CSDL A và B.
3.3. Kiểm chứng Phasolpro RD bằng CSDL đã công bố

3.3.1. Bào chế và Công nghiệp Dược
a. Cơ sở dữ liệu 1

- Mô hình hóa: Yêu cầu tối ưu hóa các thành phần gồm lượng
PEG 4000 (x1), lượng mannogem 2080 (x2), lượng avicel 102
(x3) nhằm đạt về Độ rã (y1), Độ hòa tan ở 20 phút (y2). Luyện

mạng với nhóm thử (2-10), thuật toán BPL. Các giá trị R2 luyện
và R2 thử đều lớn hơn 75%.

- Phân tích liên quan nhân quả:

+ Xu hướng & mức độ: Độ rã và Độ hòa tan ở 20 phút đều
ảnh hưởng bởi tất cả các thành phần.

+ Quy luật: Có 14 quy luật giữa biến độc lập và phụ thuộc.


7

8

- Tối ưu hóa: kết quả tối ưu của 2 phần mềm không khác nhau

- Tối ưu hóa: kết quả tối ưu của 2 phần mềm khác nhau có ý

+ Thông số tối ưu: Độ rã (phút) càng thấp càng tốt; Độ hòa

+ Thông số tối ưu: y1 càng nhỏ càng tốt. y2 càng nhỏ càng tốt.

có ý nghĩa thống kê (p > 0,05).

tan ở 20 phút (%) càng cao càng tốt.

+ Kết quả tối ưu: Lượng PEG 4000 = 8,73 (mg); Lượng
mannogem 2080=29,81 (mg); Lượng avicel 102=36,74 (mg).

nghĩa thống kê (p < 0,05).

+ Kết quả tối ưu: Loại tá dược siêu rã = croscarmellose;
Lượng tá dược siêu rã = 7,58 mg; Lượng tá dược dập thẳng E
= 162,41 mg.

- Dự đoán: kết quả dự đoán của 2 phần mềm không khác nhau

- Dự đoán: kết quả dự đoán của Phasolpro RD là Thời gian làm

Bảng 3.57. So sánh kết quả dự đoán bởi Phasolpro RD và INForm v4.0
INForm
Phasolpro RD
y1
3,30
2,90
y2
84,92
85,38

Kết quả dự đoán của Phasolpro RD và INForm không khác

không khác nhau ý nghĩa thống kê (p > 0,05) – Bảng 3.58.

- Mô hình hóa: Tối ưu hóa thành phần gồm lượng polymer I

có ý nghĩa thống kê (p > 0,05) - Bảng 3.57.

Kết quả dự đoán từ Phasolpro RD và thực nghiệm kiểm chứng
Bảng 3.58. Kết quả dự đoán bởi Phasolpro RD với thực nghiệm kiểm chứng
Thực nghiệm kiểm chứng
Phasolpro RD
y1
3,00
2,90
y2
84,69
85,38

b. Cơ sở dữ liệu 2

- Mô hình hóa: tối ưu hóa loại tá dược siêu rã (natri starch

glycolat, croscarmellose) (x1), lượng tá dược siêu rã (x2), lượng
tá dược dập thẳng E (x3) để đạt thời gian làm ướt (y1), thời gian
rã (y2). Luyện mạng với nhóm thử (9-10), thuật toán BPL. Các
giá trị R luyện và R thử đều > 95%.
2

2

- Phân tích liên quan nhân quả:

+ Xu hướng và Mức độ liên quan: Thời gian làm ướt và Thời
gian rã chịu ảnh hưởng bởi tất cả các yếu tố.

+ Quy luật liên quan: có 10 quy luật.

ướt = 32,42 (giây); Thời gian rã = 11,14 (giây)

nhau có ý nghĩa thống kê (p > 0,05). Tương tự với kết quả của
Phasolpro RD và thực nghiệm kiểm chứng.
c. Cơ sở dữ liệu 3

(x1), lượng polymer II (x2) để đạt độ hòa tan (ĐHT) (%) sau 1
giờ (y1), sau 2 giờ (y2), sau 3 giờ (y3), sau 6 giờ (y4), sau 12 giờ

(y5). Luyện mạng với nhóm thử (7-12), thuật toán BPL. Các giá
trị R2 luyện và R2 thử lớn hơn 80%.
- Phân tích liên quan nhân-quả

+ Xu hướng và Mức độ liên quan: ĐHT sau 1 giờ chịu ảnh
hưởng bởi tất cả các yếu tố là lượng của tá dược polymer I,

lượng polymer II. ĐHT sau 2 giờ, sau 3 giờ, sau 6 giờ và sau
12 giờ cũng tương tự.

+ Quy luật liên quan: có 19 luật.
- Tối ưu hóa thông minh

+ Thông số tối ưu: x1 > 22 mg; x2 > 4 mg; y1 ≤ 15%; 20% ≤ y2 ≤
30% ->; 30%≤ y2 ≤ 45%; 50%≤ y2 ≤ 60%; y1 ≥ 77.

9

10

+ Kết quả tối ưu: Lượng polymer I = 22,01 mg; Lượng polymer

+ Kết quả tối ưu: Độ cồn = trung bình; Tỉ lệ dung môi/ dược

Kết quả tối ưu của 2 phần mềm không khác nhau có ý nghĩa

Kết quả tối ưu của 2 phần mềm không khác nhau có ý nghĩa

- Dự đoán:

- Dự đoán

II = 4,05 mg.

thống kê (p > 0,05).

+ Kết quả dự đoán của Phasolpro RD: ĐHT sau 1 giờ =

15,00%; ĐHT sau 2 giờ = 20,73%; ĐHT sau 3 giờ = 31,41%;
ĐHT sau 6 giờ = 51,72% ĐHT sau 12 giờ = 80,05%

Kết quả dự đoán Phasolpro RD và INForm khác nhau có ý

nghĩa thống kê (p < 0,05). So sánh kết quả dự đoán của

liệu = 8/1; Số lần chiết = 2

thống kê (p > 0,05).

+ Kết quả dự đoán của Phasolpro RD: y1 = 7,52%; y2= 0,22%

Kết quả dự đoán của 2 phần mềm không khác nhau có ý nghịa

thống kê (p > 0,05). Tương tự với kết quả dự đoán của
Phasolpro RD và thực nghiệm kiểm chứng - Bảng 3.70.

ý nghĩa thống kê (p > 0,05).

Bảng 3.70. Kết quả dự đoán của Phasolpro RD và thực nghiệm kiểm chứng
Thực nghiệm kiểm chứng
Phasolpro RD
y1
7,13
7,52
y2
0,30
0,22

a. Cơ sở dữ liệu 4

- Mô hình hóa: tối ưu hóa thành phần gồm Nồng độ cồn (x1), tỉ

Phasolpro RD và thực nghiệm kiểm chứng không khác nhau có
3.3.2. Một số lĩnh vực khác
- Mô hình hóa: tối ưu hóa thành phần gồm độ cồn (x1), tỉ lệ

dung môi/ dược liệu (x2), số lần chiết (x3) để đạt về hiệu suất

chiết (%) (y1), hàm lượng acid asiatic (%) (y2). Luyện mạng
với nhóm thử (9-12), thuật toán BPL. Các giá trị R2 luyện và
R2 thử ≥ 75%.

- Phân tích liên quan nhân-quả

+ Xu hướng- mức độ liên quan: hiệu suất chiết (%) (y1) và hàm
lượng acid asiatic (%) (y2) đều ảnh hưởng bởi tất cả yếu tố.

+ Quy luật liên quan: có 9 luật.
- Tối ưu hóa

+ Thông số tối ưu: x1, x2, x3 là số nguyên dương; y1 càng cao
càng tốt; y2 càng cao càng tốt.

b. Cơ sở dữ liệu 5

lệ dung môi/ dược liệu (x2), số lần chiết (x3) để đạt về hiệu

suất chiết (%) (y1), hàm lượng phyllanthin (%) (y2). Luyện
mạng với nhóm thử (3-13), thuật toán BPL. Các giá trị R2
luyện và R2 thử ≥ 80%.

- Phân tích liên quan nhân-quả

+ Xu hướng và Mức độ liên quan: y1 và y2 đều chịu ảnh hưởng
bởi tất cả các yếu tố x1, x2, x3.

+ Quy luật liên quan: có 8 luật.
- Tối ưu hóa thông minh

+ Thông số tối ưu: x1, x2, x3 là số nguyên dương. y1 càng cao
càng tốt; y2 càng cao càng tốt.

+ Kết quả tối ưu: x1 = cao; x2 =15/1; x3 = 3.


11

12

Kết quả tối ưu của 2 phần mềm không khác nhau có ý nghĩa

Kết quả tối ưu của 2 phần mềm không khác nhau có ý nghĩa

- Dự đoán

- Dự đoán: Kết quả dự đoán của 2 phần mềm không khác nhau

thống kê (p > 0,05).

+ Kết quả dự đoán: y1 = 6,52%; y2 = 2,97%.

Kết quả của 2 phần mềm không khác nhau về thống kê (p >

0,05). Tương tự với kết quả dự đoán của Phasolpro RD và thực
nghiệm kiểm chứng.
c. Cơ sở dữ liệu 6

- Mô hình hóa: Tối ưu hóa điều kiện HPLC như pH của pha
động, tốc độ dòng, chương trình rửa giải để đạt về thời gian

lưu, diện tích pic, chiều cao pic, hệ số đối xứng, độ phân giải.
Luyện mạng nhóm thử (8-14), thuật toán BPL. Các giá trị R
luyện và R2 thử đều lớn hơn 70%.

2

- Phân tích liên quan nhân-quả

+ Xu hướng và Mức độ liên quan: các tính chất sản phẩm đều bị
ảnh hưởng bởi tất cả các yếu tố về điều kiện phân tích.

+ Quy luật liên quan: có 99 luật.
- Tối ưu hóa thông minh

thống kê (p > 0,05).

có ý nghĩa thống kê (p > 0,05). Tương tự với kết quả dự đoán
của Phasolpro RD và thực nghiệm kiểm chứng.

3.4. Áp dụng Phasolpro RD vào NC & PT thuốc
3.4.1. Lĩnh vực Bào chế và Công nghiệp Dược
a. Áp dụng 1

Tên đề tài: “Nghiên cứu bào chế viên nén rã nhanh trong miệng
chứa meloxicam 7,5 mg” (Phụ lục 17).
Chọn lọc biến số:

Biến độc lập
- x1: kali polacrillin (%) (5-10-15)
- x2: crospovidon (%) (3-5-7)
- x3: Loại tá dược (Mg stearat; PEG 6000)

Biến phụ thuộc
- y1: thời gian thấm ướt (giây)
- y2: thời gian rã (giây)
-y3: thời gian rã cải tiến (giây)

Biến phụ thuộc với thời gian thấm ướt ≤ 90 giây; thời gian rã ≤
60 giây; thời gian rã cải tiến ≤ 90 giây.

- Luyện mạng: với nhóm thử 6-20, thuật toán LRA. Kết quả
cho các giá trị R2 luyện và R2 thử đều lớn hơn 90%.

tích pic (càng lớn càng tốt); y13, y14, y15: Chiều cao pic (càng

Bảng 3.88. Các giá trị R2 thử và R2 luyện đối với CSDL viên nén rã nhanh
Tính chất sản phẩm
R2 luyện
R2 thử
y1
93,06%
95,02%
y2
99,95%
99,23%
y3

99,95%
99,45%

Độ phân giải (càng lớn càng tốt).

+ Xu hướng và mức độ liên quan: Thời gian thấm ướt, thời gian

+ Thông số tối ưu: x2 là số nguyên dương; y1, y2, y3, y4, y5, y6:
Thời gian lưu (không yêu cầu); y7, y8, y9, y10, y11, y12: Diện

lớn càng tốt); y16: Hệ số bất đối (không yêu cầu); y17, y18, y19:
+ Kết quả tối ưu: thành phần pha động Acetonitril – nước acid

pH = 4,4; Chương trình rửa giải gradient= G1; Tốc độ dòng =
0,93 ml/ phút.

- Phân tích liên quan nhân quả

rã, thời gian rã cải tiến đều có liên quan đến cả 4 thành phần
biến độc lập.

+ Quy luật liên quan: Nếu x1 Trung bình và x2 Trung bình và x3
là PEG 6000 và x4 Trung bình thì y3 sẽ Trung bình (p= 0,94).


13

14

+ Biểu đồ

- Luyện mạng

+ Dữ liệu thực nghiệm: Kết quả được làm đầu vào cho
Phasolpro RD.

+ Kết quả luyện mạng: Với nhóm thử 6, 10 và thuật toán BPL.

Kết quả luyện mạng cho các giá trị R2 luyện và R2 thử đều

Hình 3.1. Mối liên quan đối với CSDL của viên nén chứa meloxicam

- Tối ưu hóa thông minh

+ Thông số tối ưu: 5% ≤ x1≤15%; 3%≤x2≤ 7%; x3 = magnesi
stearat/PEG 6000; 0,5% ≤ x4 ≤ 1% hoặc 3,5% ≤ x4 ≤ 5%; y1 ≤
90 giây; y2 ≤ 60 giây; y3 ≤ 90 giây.

+ Kết quả tối ưu hóa: x1 = 8,90%; x2 = 3,68%; x3 = PEG 6000;
x4 = 3,71%.

- Dự đoán: kết quả dự đoán là y1 = 67,56 giây, y2 = 57,44
giây, y3 = 70,27 giây.

- Thực nghiệm kiểm chứng

Kết quả dự đoán của Phasolpro RD và kết quả thực nghiệm
kiểm chứng khác nhau không có ý nghĩa thống kê (p > 0,05).

Bảng 3.89. So sánh kết quả thực nghiệm với dự đoán của Phasolpro RD

Thời gian
Thời gian
Thời gian
thấm ướt (giây)
rã (giây)
rã cải tiến (giây)
Dự đoán
67,56
57,44
70,27
Kiểm chứng
70,61
53,50
74,28

b. Áp dụng 2

Tên đề tài: “Thiết kế và tối ưu hóa công thức viên nén chứa
gliclazid 80 mg cải thiện độ hòa tan” (Phụ lục 18).
Chọn lọc biến số

Biến độc lập
- x1: Primellose (mg) (3,2 – 5,6 - 8)
- x2: Sepitrap 80 (mg) (8 – 16 - 24)
- x3: PVP (mg) (3,2 - 8)

Biến phụ thuộc
- y1: Độ hòa tan ở 10 phút (%)
- y2: Độ hòa tan ở 15 phút (%)
- y3: Độ rã (phút)

lớn hơn 90%.

- Phân tích liên quan nhân quả

+ Xu hướng và Mức độ liên quan: Độ hòa tan ở 10’, ở 15’ và

Độ rã đều có liên quan đến cả 3 thành phần primellose,
sepitrap 80, PVP.

+ Quy luật liên quan: Nếu x1 Thấp và x3 Cao và x3 Cao thì y1 sẽ
Thấp (p = 0,99). Nếu x1 Thấp và x2 Cao và x3 Cao thì y2 sẽ
Thấp (p = 0,99).

- Tối ưu hóa thông minh

+ Thông số tối ưu: y1 tối đa; y2 tối đa; y3 tối thiểu.

+ Kết quả tối ưu: Primellose = 7,62 (mg); Sepitrap 80 = 8,12
(mg); PVP = 3,57 (mg).

- Dự đoán: kết quả dự đoán ĐHT ở 10 phút = 98,21(%), ĐHT
ở 15 phút = 99,99 (%), Độ rã: 2,4 (phút).

- Thực nghiệm kiểm chứng

Phân tích phương sai 2 yếu tố không lặp, kết quả dự đoán bởi
Phasolpro RD và kết quả kiểm chứng không khác nhau có ý
nghĩa thống kê (p > 0,05).

Bảng 3.1. So sánh kết quả thực nghiệm với dự đoán của Phasolpro RD
ĐHT ở 10 phút
ĐHT ở 15 phút
Độ rã (phút)
Dự đoán
98,21%
99,99%
2,4
Kiểm chứng
98,43%
100,30%
2,3


15

16

c. Lĩnh vực khác (áp dụng 3)

- Thực nghiệm kiểm chứng

hydroclorid” (Phụ lục 19).

nghiệm của 3 lần có tính lặp lại (p > 0,05). Phân tích phương sai

Tên đề tài: “Tối ưu hóa quy trình tổng hợp metformin
- Đặc điểm quy trình

Sử dụng Phương pháp tổng hợp dùng ethanol để hòa tan.

Chọn lọc biến số:
+
+

Biến độc lập: x1 - Dung môi (Có: 1, Không: 0); x2 - Nhiệt độ (120 oC, 130
o
C, 140 oC, 150 oC); x3 - Tỉ lệ 2 chất (1 = tỉ lệ 1,02:1; 2 = tỉ lệ 1,05:1; 3 =
tỉ lệ 1:1); x4- Cách kết tinh (1: Cồn 96o:nước; 2: Cồn 80o)
Biến phụ thuộc: y1 - Hiệu suất tổng hợp (%); y2 - Tỉ lệ tạp chất
cyanoguanidin (%)

- Luyện mạng
+

Dữ liệu thực nghiệm: Kết quả được làm đầu vào cho

+

Kết quả luyện mạng: Với nhóm thử 11-19 và thuật toán

Phasolpro RD.

BPL, kết quả cho các giá trị R luyện và R thử đều ≥ 90%.

- Phân tích liên quan nhân - quả
+
+

2

2

Xu hướng và Mức độ liên quan: y1 có liên quan đến cả 4

yếu tố biến độc lập (R2 = 99,01%), y2 có liên quan đến dung
môi, tỉ lệ 2 chất và cách kết tinh (R = 99,33%).
2

Quy luật liên quan: Nếu Dung môi = có và Nhiệt độ Trung

bình và Tỉ lệ 2 chất = 1.05:1 và Cách kết tinh = Cồn 960 :
nước thì Hiệu suất sẽ Cao (p = 0,92).

- Tối ưu hóa thông minh
+
+

Thông số tối ưu: xi không có; y1 tối đa, y2 tối thiểu.

Kết quả tối ưu: Dung môi = có; Nhiệt độ = 141,7 oC; Tỉ lệ 2
chất = 1,05:1; Cách kết tinh = Cồn 96 : nước
0

- Dự đoán: Hiệu suất tổng hợp = 84,17%; Tỉ lệ tạp chất
cyanoguanidin = 0,72%.

Thực hiện tổng hợp 3 lần theo quy trình tối ưu. Kết quả thực
2 yếu tố không lặp, kết quả dự đoán bởi Phasolpro RD và kiểm
chứng không khác nhau có ý nghĩa thống kê (p > 0,05).

Bảng 3.93. So sánh kết quả thực nghiệm với dự đoán của Phasolpro RD
Hiệu suất (%)
Tỉ lệ tạp chất (%)
Dự đoán
84,17
0,72
Kiểm chứng
83,33
0,89

Chương 4. BÀN LUẬN

4.1 Xây dưng hệ thống Phasolpro RD
4.1.1. Xây dựng Yêu cầu kỹ thuật

URS được thành lập dựa trên yêu cầu về một hệ thống phần

mềm thông minh cho nghiên cứu và phát triển, vừa có chức

năng phân tích liên quan nhân quả, vừa có chức năng tối ưu hóa

và dự đoán. Có thể dùng chung 1 dữ liệu thực nghiệm đầu vào,
luyện mạng là bước tiếp theo và bắt buộc, có sử dụng nhóm thử,
từ đó phân tích liên quan nhân quả hoặc tối ưu hóa/ dự đoán
thông minh. Bản Yêu cầu kỹ thuật (URS) của Phasolpro RD đã
được xây dựng với 1090 từ, bao gồm đầy đủ các thông tin.
4.1.2. Phân tích thiết kế hệ thống

Khảo sát 2 phần mềm tham khảo: FormRules và INForm có thể

dùng chung dữ liệu đầu vào. Tuy nhiên, FormRules luyện mạng
với các thuật toán chủ yếu sử dụng trong rút trích luật, không sử
dụng nhóm thử. Ngược lại, INForm chủ yếu luyện mạng thông
qua các thuật toán lan truyền ngược, có sử dụng nhóm thử.

Quy trình vận hành của hệ thống Phasolpro RD: Sử dụng
chung nhập liệu, luyện mạng với các thuật toán có nhóm thử;


17

18

sau khi luyện mạng, có thể đi tắt để tối ưu hóa/ dự đoán, quy

Phân loại luật theo màu sắc cũng khác nhau giữa 2 phần mềm.

bao gồm xu hướng, mức độ liên quan, tập luật và biểu đồ 3

có sơ đồ liên quan còn phức tạp, và không có màu phân loại các

trình đầy đủ (khuyến cáo) là chuyển qua phân tích nhân quả,
chiều; tiếp theo là tối ưu hóa và dự đoán, bổ sung chức năng dự

đoán bằng đồ thị song song. Tóm lại, quy trình của Phasolpro
RD là sự tích hợp và rút trích các ưu điểm của 2 phần mềm
tham khảo, đồng thời bổ sung thêm các chức năng cải tiến hơn.

Phác thảo giao diện của Phasolpro RD: Có 20 bản phác thảo

giao diện, trong đó 12 phác thảo giao diện chính. Đính kèm với
mỗi bản phác thảo là bảng mô tả chi tiết các công cụ.
4.1.3. Nhận dạng và kiểm tra vận hành phần mềm

Thử nghiệm đơn vị đã được thực hiện với 85 đơn vị, kết quả
đều đạt. Thử nghiệm bộ phận trên 11 bộ, kết quả tất cả 11 bộ
phận đều đạt.

Nhận dạng Phasolpro RD: Thử nghiệm thành phẩm (phần

mềm), được thực hiện thông qua nhận dạng và kiểm tra vận
hành phần mềm sau khi hoàn thiện. Trong Nhập liệu, INForm

có thể nhập dữ liệu số và chữ, Phasolpro RD chỉ cho nhập liệu
dạng số. Phasolpro RD tùy chọn là biến độc lập và biến phụ

thuộc, giúp tổng quát hóa hơn khi sử dụng ccác lĩnh vực khác
như chiết xuất dược liệu, tổng hợp hóa học…Luyện mạng có
13/19 mục tương tự giữa Phasolpro RD và INForm. Khác nhau

là tùy chọn nhóm thử, Phasolpro RD không có ngẫu nhiên, vì

tùy chọn thông minh bản chất là ngẫu nhiên. Chức năng quan
trọng mà Phasolpro RD có so với INForm là chức năng lưu trữ

tạm các nhóm thử, giúp người dùng có thể tham khảo hàng loạt

các kết quả luyện mạng phù hợp. Phân tích liên quan nhân quả.

Với chức năng xu hướng liên quan nhân quả của Phasolpro RD

xu hướng quan trọn. Cả 2 phần mềm đều xuất ra tập luật liên
quan, nhưng Phasolpro RD cho tập luật phức tạp hơn so với
FormRules. Tối ưu hóa thông minh, 8/8 mục của Phasolpro RD

đều tương tự INForm. Đối với chức năng Dự đoán thông minh,
Phasolpro RD cho thể hiện 2 hình thức dự đoán là bằng trị số và
đồ thị.

Kiểm tra Phasolpro RD: Phasolpro RD đạt 23/25 mục về Luyện

mạng, với ưu điểm hơn là có lưu tạm danh sách nhóm thử.
Phasolpro RD đạt 9/11 mục về Phân tích nhân quả, ưu điểm

hơn là có hiển thị R2 thử do tính chất luyện mạng có nhóm thử.
Khả năng tối ưu đạt 13/14 mục, ưu điểm hơn INForm là có
chức năng dự đoán bằng phương pháp đồ thị song song.
4.2. Đánh giá hệ thống Phasolpro RD

4.2.1. Đánh giá về cài đặt: Phasolpro RD chỉ yêu cầu phần
cứng của các máy tính thông dụng hiện nay. Tương thích với
các hệ thống Window hiện hành.
4.2.2. Đánh giá vận hành

- Chức năng luyện mạng: việc sử dụng 3 phương pháp luyện
mạng, so sánh giữa Phasolpro RD và INForm, đồng thời sử
dụng thống kê để so sánh, kết quả ở cả 3 phương pháp và 2

CSDL đều cho kết quả không khác nhau giữa 2 phần mềm.

Chứng tỏ, về chức năng luyện mạng, Phasolpro RD cho kết quả

tin cậy và tương đương với phần mềm thông minh quốc tế


19

20

INForm, điều này có hiệu quả quan trọng và làm tiền đề để thực

Nhìn chung, với chức năng tối ưu hóa và dự đoán, Phasolpro

- Chức năng phân tích nhân quả: FormRules cho sơ đồ rõ ràng

phần mềm INForm.

hiện các bước tiếp theo của Phasolpro RD.

và có phân biệt bằng màu sắc. Phasolpro RD cho nhiều sơ đồ

phức tạp và không phân biệt các xu hướng bằng màu sắc.
Phasolpro RD luyện mạng với nhóm thử nên kết quả có thêm
R thử. Đây là cơ sở cho giai đoạn tối ưu hóa tiếp theo của phần
2

mềm. Các quy luật của FormRules đưa ra đơn giản và rõ ràng

hơn. Phasolpro RD trình bày quy luật LQNQ ở cả hai dạng là
cú pháp và bảng, có kèm theo xác suất (p). FormRules chỉ trình

bày dạng cú pháp, có xác suất (p) và có màu sắc phân loại. Biểu

đồ của Phasolpro RD nổi bật hơn với đồ họa tốt hơn so với

FormRules. Hình không gian 3 chiều của biểu đồ được thể hiện

bởi Phasolpro RD trung thực hơn (điểm uốn, độ cong, lồi,

lõm…). Màu sắc của biểu đồ trên Phasolpro RD cũng đa dạng
và đẹp mắt hơn.

- Chức năng tối ưu hóa: Kết quả phân tích phương sai hai yếu tố

không lặp đối với giá trị tối ưu của Phasolpro RD và INForm
cho thấy hai kết quả này không khác nhau về mặt toán thống kê

(p > 0,05). Với kết quả luyện mạng tin cậy, kết quả giữa 2 phần

mềm đối với chức năng tối ưu hóa cho kết quả tin cậy và tương
đương nhau. Đây cũng là tiền đề để tiến hành chức năng dự
đoán của Phasolpro RD.

- Chức năng dự đoán: với cả 2 CSDL, Phasolpro RD đều cho
mức dự đoán đạt 100% và kết quả phân tích phương sai 2 yếu tố
không lặp các giá trị dự đoán của Phasolpro RD và INForm
không khác nhau có ý nghĩa thống kê (p > 0,05).

RD đã cho kết quả không khác nhau về mặt thống kê so với
4.3. Kiểm chứng Phasolpro RD bằng CSDL đã công bố

Đây là các nghiên cứu gián tiếp (Secondary studies) đối với

Phasolpro RD sử dụng các CSDL đã được công bố trên các tạp

chí chuyên ngành và uy tín. Các CSDL dùng kiểm chứng là các

CSDL ứng dụng phương pháp tối ưu hóa thông minh trong
nghiên cứu phát triển thuốc. 6 CSDL được vận hành bởi

Phasolpro RD sẽ tiến hành tất cả các chức năng và so sánh song
song với kết quả của INForm.

- Kết quả luyện mạng có R2 thử và R2 luyện đáng tin cậy, làm
tiền đề để tiến hành tối ưu hóa và dự đoán.

- Các kết quả phân tích nhân quả đối với các CSDL bởi

Phasolpro RD cho thấy dựa vào mô hình đã được luyện mạng,

các kết quả về xu hướng & mức độ, quy luật và biểu đồ có đầy
đủ, đặc biệt các quy luật tương đối nhiều và phản ánh đúng với
dữ liệu thực nghiệm.

- Kết quả dự đoán của Phasolpro RD trên 6 CSDL không khác

với với INForm, đối với một số kết quả tối ưu mang tính chất

định tính (ví dụ: loại tá dược siêu rã của CSDL 2, độ cồn và tỷ
lệ dung môi/ dược liệu của CSDL 4…) có thể không hoàn toàn
trùng khớp với INForm, nhưng kết quả dự đoán của Phasolpro
RD tương tự với của kết quả dự đoán của INForm

- Kết quả dự đoán của của Phasolpro RD không khác nhau có ý

nghĩa thống kê so với INForm, ngoài ra kết quả dự đoán của
Phasolpro RD so với thực nghiệm kiểm chứng cũng không khác


21

22

nhau. Riêng CSDL số 2, mặc dù kết quả của Phasolpro RD so

quan nhân quả và tối ưu hóa/ dự đoán. Mặc dủ các nhóm thử

với dự đoán của INForm không khác nhau, cũng như thực

tìm ra, tuy nhiên với đặc điểm lưu trữ tạm thời cũng như sự hổ

với INForm là khác nhau, tuy nhiên thực nghiệm kiểm chứng so

nghiệm kiểm chứng so với dự đoán của Phasolpro RD là không
khác nhau.

Nhìn chung các kết quả tối ưu của Phasolpro RD không khác
nhau so với INForm. Đặc biệt, kết quả dự đoán của Phasolpro

RD so với INForm và thực nghiệm kiểm chứng cũng không
khác nhau trên cả 6 CSDL. Điều này, đánh giá Phasolpro RD
cho kết quả tương tự INForm ở hầu hết các chức năng quan

trọng của phần mềm. Đây cũng là cơ sở để sử dụng Phasolpro

RD như một phần mềm độc lập để áp dụng trong nghiên cứu và
phát triển thuốc.

4.4. Áp dụng Phasolpro RD vào nghiên cứu phát triển thuốc

Nghiên cứu phát triển thuốc bởi hệ thống Phasolpro RD là một

quá trình khoa học có tính hai chiều, bao gồm từ thực tiển nâng
lên lý luận (thiết kế thí nghiệm, thực nghiệm khoa học, phân

tích nhân quả, tối ưu hóa và dự đoán) và từ lý luận trở lại thực

tiển (kiểm chứng thực nghiệm công thức/ quy trình vào trong
sản xuất). Đây là những nghiên cứu trực tiếp (primary studies)
bao gồm sự đan xen giữa thực nghiệm (bào chế hay chiết xuất,

kiểm nghiệm sản phẩm) với sự hỗ trợ của hệ thống Phasolpro

RD trên máy tính (thiết kế thí nghiệm, phân tích nhân quả, tối
ưu hóa và dự đoán).

Trong quá trình luyện mạng, các đề tài áp dụng đều lựa chọn
được các nhóm thử và thuật toán luyện mạng có các giá trị R2
thử và R luyện phù hợp, có thể làm cơ sở để phân tích liên
2

này có thể không phải vận hành phần mềm 1 lần duy nhất có thể
trợ của công cụ chọn nhóm thử ngẫu nhiên thông minh, phần

mềm cũng nhanh chóng giúp tìm ra các nhóm thử và thuật toán
phù hợp.

Trong phân tích liên quan nhân quả Phasolpro RD đã cho thấy
các xu hướng, mức độ và quy luật liên quan, nhờ đó nhà bào
chế hiểu được các mối liên quan nội tại giữa công thức/điều
kiện sản xuất với tính chất sản phẩm. Các mối liên quan này với

nhiều mức độ liên quan khác nhau, nhưng đếu phù hợp với dữ

liệu thực nghiệm cũng như biểu đồ 3D biểu diễn quan hệ giữa

chúng. Các quy luật được rút ra cũng phù hợp với dữ liệu thực
nghiệm và biểu đồ 3D.

Trong tối ưu hóa, Phasolpro RD đã ước tính nhanh chóng các
giá trị tối ưu của thành phần công thức hay điều kiện sản xuất,
giúp nhà bào chế biết có thể xây dựn công thức và quy trình sao
cho sản phẩm mong muốn. Các kết quả tối ưu trên đều phù hợp
với các ràng buộc của thành phần công thức/ quy trình bào chế/
quy trình tổng hợp đã đề ra.

Với sự dự đoán bằng trị số (prediction), Phasolpro RD đã cho

các giá trị về tính chất sản phẩm một cách chính xác. Các kết
quả này phù hợp với các hàm mục tiêu đặt ra cho tính chất sản
phẩm. Và kết quả này cũng đáng tin cậy, bởi kết quả kiểm

chứng bằng 3 lần thực nghiệm không khác nhau có ý nghĩa

thống kê so với dự đoán của phần mềm. đều đó chứng minh kết
quả tối ưu của Phasolpro RD là chính xác.


23

24

Với sự dự đoán bằng đồ thị song song (visualization), Phasolpro

INForm), về phân tích nhân quả (xu hướng và mức độ liên

Tất cả các kết quả kiểm chứng thực nghiệm trong các áp dụng

FormRules), về tối ưu hóa và dự đoán (so sánh với INForm).

RD đã cho các giá trị về tính chất sản phẩm một cách chính xác.
1, 2, 3 đều không có sự khác nhau có ý nghĩa. Bên cạnh đó đồ
thị song song còn cho thấy xu hướng liên quan của biến phụ
thuộc khi dịch chuyển các giá trị của biến độc lập.

Nhìn chung cả 3 đề tài áp dụng đã sử dụng tốt phần mềm
Phasolpro RD trong nghiên cứu, và đều đã tối ưu hóa thành
công thành phần công thức hoặc quy trình tổng hợp. Kết quả tối

ưu đạt được đáng tin cậy vì đã được kiểm chứng lại bằng 3 lần
thực nghiệm.

KẾT LUẬN

Đề tài đã thực hiện với kết quả được tóm tắt như sau:
a. Xây dựng hệ thống thông minh Pharsolpro RD

- Đã xây dựng bản Yêu cầu kỹ thuật của PhasolproRD.

- Đã khảo sát INForm và FormRules phiên bản dùng thử và
tóm tắt đặc điểm và quy trình vận hành của Phasolpro RD.

- Phasolpro RD đã được phác thảo giao diện và lập trình.

- Kết quả nhận dạng và kiểm tra về vận hành, cho thấy
Phasolpro RD có giao diện và chức năng tương tự với

INForm và FormRules, nhưng khác biệt là có đầy đủ chức
năng của 2 phần mềm gộp lại, đồng thời bổ sung nhiều tính

quan, quy luật liên quan và trình bày biểu đồ 3D khi so sánh với
c. Kiểm chứng Pharsolpro RD bằng CSDL đã công bố

6 CSDL đã được lựa chọn từ các tạp chí uy tín trong nước, và từ

nhiều lĩnh vực khác nhau (Bào chế và Công nghiệp Dược: 3,
Chiêt xuất Dược liệu: 2, Kiểm nghiệm: 1). Với mỗi CSDL, kết
quả được vận hành trên Phasolpro RD với các chức năng về mô

hình hóa, phân tích nhân quả, tối ưu hóa và dự đoán. So sánh

kết quả luyện mạng của Phasolpro RD với INForm cho thấy
không khác nhau, tương tự kết quả tối ưu và dự đoán không
khác nhau. Kết quả dự đoán của Phasolpro RD và thực nghiệm

kiểm chứng cũng không khác nhau có ý nghĩa thống kê.
d. Áp dụng Pharsolpro RD trong NC & PT thuốc

Hai nghiên cứu về Bào chế và Công nghiệp Dược và 1 nghiên

cứu về tổng hợp trong Hóa dược được áp dụng Phasolpro RD
để tối ưu hóa công thức/ quy trình, kết quả đã xác định được
thành phần công thức/ quy trình tối ưu của các nghiên cứu một

cách khoa học và chính xác, thực nghiệm 3 lần trên công thức/

quy trình đã được tối ưu bởi Phasolpro RD, cho kết quả không
khác nhau với dự đoán của Phasolpro RD.
KIẾN NGHỊ

năng cải tiến (lưu trữ tạm thời các lần luyện mạng, dự đoán

-

Áp dụng thêm vào các lĩnh vực: bào chế, kiểm nghiệm,

b. Đánh giá hệ thống phần mềm thông minh Pharsolpro RD

-

Hoàn thiện thêm chức năng phân tích liên quan nhân quả.

với 2 CSDL chuẩn và 3 phương pháp luyện mạng (so sánh với

-

bằng đồ thị song song).

Phasolpro RD đã được đánh giá đạt về cài đặt; đạt về vận hành

chiết xuất dược liệu....

Bổ sung chức năng dự đoán từ Y ra X

Đăng ký bản quyền đối với phần mềm.