El seminario de AEFI impartido por Miquel Romero, experto con más de 35 años de experiencia en calidad, estadística y GMP, ofreció una visión clara, práctica y tremendamente útil del Análisis de Componentes Principales (PCA) y su aplicación directa en entornos farmacéuticos.

Desde el inicio, Romero destacó que el PCA es mucho más que una técnica estadística: es una herramienta estratégica para entender sistemas complejos, identificar patrones ocultos y transformar montañas de datos en decisiones objetivas. Explicó que el PCA permite describir mejor los procesos, al revelar qué variables explican realmente la variabilidad, y reducir dimensionalidad, eliminando ruido y facilitando la interpretación visual mediante gráficos intuitivos.

Uno de los puntos más relevantes del seminario fue su enfoque aplicado. A través de casos reales, Romero mostró cómo el PCA:

• Reduce la subjetividad en la toma de decisiones, convirtiendo intuiciones en evidencias cuantificables.
• Detecta correlaciones e independencias entre CMA, CPP y CQA, facilitando la comprensión del proceso.
• Permite clasificar lotes y detectar outliers.
• Ayuda a investigar desviaciones y cambios de materias primas gracias al Batch Fingerprint, una de las aplicaciones más potentes del seminario.

Romero subrayó además la utilidad del PCA en la verificación continua de procesos (OPV), el control en tiempo real y el soporte a los equipos de calidad para establecer relaciones causales con mucha mayor evidencia científica.

Finalmente, el ponente dedicó un espacio a cómo la GenAI puede complementar el análisis, recordando las restricciones regulatorias en entornos GMP, pero animando a su uso exploratorio y aplicar revisiones tipo “suitability”, para dar el conforme a los datos obtenidos por IA.

¿Por qué este seminario ha sido tan útil?

Porque deja muy claro que el PCA no es solo estadística: es productividad, rigor y visión de proceso. El PCA convierte datos complejos en conocimiento accionable, y el conocimiento en decisiones más seguras y eficientes.