Ein Laborinformationsmanagementsystem (LIMS) ist der zentrale Speicher für die im Labor erzeugten Daten. Die Auswertung dieser Daten mithilfe künstlicher Intelligenz (KI) ermöglicht es Managern, Entscheidungen auf der Grundlage von Erkenntnissen zu treffen. Aber was verstehen wir unter KI? Wann und wie kann ein Labor damit beginnen, sie in seine Prozesse einzubinden, und wann wird sie im Labor allgegenwärtig sein?
Was ist KI?
Der Begriff "künstliche Intelligenz" wird missbraucht, manchmal weil er falsch verstanden wird, oft aber auch, weil man das Thema aufbauschen will. Eine Definition (aus dem Oxford English Dictionary) lautet: "Theorie und Entwicklung von Computersystemen, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie z. B. visuelle Wahrnehmung, Spracherkennung, Entscheidungsfindung und Übersetzung zwischen Sprachen". Diese Definition gibt jedoch nicht eindeutig wieder, was es bedeutet, dass ein Softwareprogramm "intelligent" ist. Die Definition von John McCarthy aus dem Jahr 2004 kommt der Wahrheit näher: "Es ist die Wissenschaft und Technik der Herstellung intelligenter Maschinen, insbesondere intelligenter Computerprogramme....". Es gibt jedoch noch grundsätzlichere Fragen, z. B. was in aller Welt Intelligenz ist und woher wir wissen, ob eine Maschine sie aufweist?
Kann ein Klumpen Silizium genauso denken wie ein Mensch? Nun, nein, vielleicht nicht, zumindest noch nicht! Aber vielleicht kommen wir dem schon näher. Künstliche Intelligenz, wie sie oft verstanden wird, kombiniert Informatik und robuste Datensätze, um Problemlösungen zu ermöglichen. Dies kann die Möglichkeiten der Unternehmensanalyse, Muster und Antworten in riesigen Datensätzen zu finden, erheblich erweitern und unterstützt und erweitert die Konzepte des maschinellen Lernens. Deep-Learning-Algorithmen helfen dabei, einen Teil der Datenvorverarbeitung zu eliminieren, die normalerweise mit maschinellem Lernen verbunden ist. Diese Algorithmen können unstrukturierte Daten wie Texte und Bilder aufnehmen und verarbeiten und die Merkmalsextraktion automatisieren, so dass sie nicht mehr von menschlichen Experten abhängig sind.
Die tatsächliche Intelligenz ist jedoch wahrscheinlich komplexer als das. Es geht nicht nur darum, eine Sprache zu übersetzen, sondern auch zu wissen, wann man ein neues Wort erfinden muss, wenn die aktuelle Sprache nicht ausreicht, und es geht darum, sich an die Umgebung anzupassen, in der man sich befindet. Bei der Intelligenz geht es nicht darum, mit Hilfe komplexer mathematischer Wahrscheinlichkeiten predict , wie das nächste Wort in einem Artikel lauten wird, und diesen Vorgang zu wiederholen, bis der Artikel fertig ist. Es geht darum, aus dem Datensatz zu lernen, sich auf neue Eingaben einzustellen und Muster in den Daten zu erkennen.
Während echte KI ein langfristiges Ziel ist, sind die heute gebräuchlichen Technologien maschinelles Lernen und fortgeschrittene Geschäftsanalysen. Der Begriff "KI" wird oft synonym mit diesen Konzepten verwendet. Wir könnten jedoch einem Computer, der den Turing-Test besteht, näher sein, als wir denken. Dieser wurde von Alan Turing vorgeschlagen, der viele
der als Vater der modernen Computertechnik gilt, in seinem 1950 erschienenen Aufsatz "Computing Machinery and Intelligence", dessen Kernfrage lautet: "Können Maschinen denken?"
Data Lakes und Evolution werden die Einführung von KI vorantreiben
Der Schlüssel zu allen aktuellen KI-Lösungen sind robuste Datensätze, mit denen man arbeiten kann. Ganz einfach, könnte man sagen, denn aufgrund der Digitalisierung führen Labore Laborinformationsmanagementsysteme (LIMS) ein. Aber neben den Probendaten müssen die Labore auch relevante Metadaten zu den Proben aufbewahren. Was also sind Metadaten, und was muss ich aufbewahren? Und das ist die 10.000-Dollar-Frage. Metadaten sind Informationen, die den Probendaten einen Kontext geben: Woher stammen sie? Wie wurden sie gesammelt? Stehen sie in Beziehung zu anderen Proben? Wie werden sie gespeichert? Wer ist der Verwahrer? Und so weiter. Unterschiedliche Daten werden unterschiedliche Metadaten haben. Wenn Sie beispielsweise Überwachungsdaten von Kuhherden sammeln, um sie auf bovine spongiforme Enzephalopathie (BSE oder Rinderwahnsinn) zu untersuchen, könnten relevante Metadaten Rasse, geografischer Standort, Postleitzahl, Herdenstatistiken, verwandte Tiere, verwendetes Tierfutter, Art der Besamung und sogar die tierärztliche Krankengeschichte umfassen. Handelt es sich um ein Wasseruntersuchungslabor, dann wären Sie an Metadaten über die Probenahmestelle, das Datum und die Uhrzeit, den Ort, den Probenweg, den Probenehmer usw. interessiert.
Sobald wir all diese Daten haben, müssen wir sie irgendwo speichern, damit sie leicht zugänglich sind. An dieser Stelle kommen Data Warehouses und Data Lakes ins Spiel. Sie ermöglichen es, große Datenmengen, die in der Regel aus vielen verschiedenen Quellen stammen, zusammenzuführen. In der Regel werden die Algorithmen für maschinelles Lernen und KI auf diesen großen Datensammlungen ausgeführt. Die Zusammenführung all dieser Daten kann jedoch ein weiteres wichtiges Datenproblem aufwerfen, nämlich das der Datenkompatibilität. Dies kann so einfach sein wie die Sicherstellung, dass die Daten in einem Standardformat vorliegen, oder so komplex wie die Sicherstellung, dass Datenelemente aus verschiedenen Systemen auf dieselbe Weise identifiziert werden. Dies ist ein Problem, das zum Beispiel im klinischen Bereich auftritt, wo es oft mehrere Identifikatoren für denselben Test gibt. An dieser Stelle werden Datenstandardisierung und Datenstandards wichtig.
Datenanalyse
Die Aufgabe von Laboratorien außerhalb des F&E-Bereichs besteht darin, Proben zu analysieren und die Ergebnisse zu melden. Die primäre Ausgabe erfolgt häufig in Form eines Analysezertifikats oder Berichts. Es ist daher nicht verwunderlich, dass viele Laboratorien nicht in allgemeine Datenbankanalysefunktionen für das LIMS investiert haben. Solche Tools gibt es jedoch. LIMS-Anbieter verwenden in der Regel Power BI oder Tableau als ihre bevorzugten Analysetools. PowerBI ist besonders nützlich, da es für Firmenkunden, die bereits Microsoft einsetzen, zumindest in den Grundfunktionen kostenlos ist.
Der Einsatz von Datenanalysetools ist ein Schritt auf dem Weg zur KI. Sie müssen jedoch bestimmte Fragen stellen, um die gewünschten Antworten zu erhalten. Zeigen Sie mir, wo BSE-Häufungen vorkommen. Welche Flüsse sind in meinen Wasserproben am stärksten kontaminiert, und welche Landwirte setzen in der Nähe Pestizide ein? Analysetools sind gut geeignet, um Trends und Ausreißer in großen Datensätzen zu erkennen: eine steigende Fehlerquote bei bestimmten Tests, wenn Bediener A im Labor ist, und Gerät Y fällt häufiger aus als die meisten Geräte desselben Typs. Reicht dies jedoch aus, um die eigentliche Frage zu beantworten: Warum sollten Labore in Business Analytics, maschinelles Lernen und KI investieren?
Wo ist AI auf dem Vormarsch?
Buchhalter diktieren oft, wo die Datenanalyse am meisten eingesetzt wird, weil sie glauben zu wissen, wo sich das investierte Geld auszahlen wird. Im Laborbereich ist es wahrscheinlicher, dass F&E-Labors ihre Daten behalten und weiterverwenden als QC-Labors. In der pharmazeutischen Industrie ist es nicht ungewöhnlich, dass Datenergebnisse aus einem Medikamentenentwicklungsprogramm mit anderen Grenzwerten verglichen oder in anderen Entwicklungsprogrammen verwendet werden. Die Ausrichtung von Deep-Learning-Programmen auf Data Lakes in großen Pharmaunternehmen ist ein Bereich, in dem sich die Datenanalyse und ihr moderner Abkömmling, die KI, auszahlen werden.
Vieles, wenn nicht alles, hängt von der Qualität der Daten und insbesondere der Metadaten ab. Das alte Sprichwort "Müll rein ist gleich Müll raus" war noch nie so wahr wie heute. Es können Millionen von Dollar verschwendet werden, um neue Ideen an die Wand zu werfen, um zu sehen, was hängen bleibt, egal wie automatisiert oder "intelligent" der Datenanalyseprozess ist, wenn die Daten nicht den Anforderungen entsprechen.
Laborautomatisierung und KI steigern die Effizienz
Robotersysteme werden zunehmend für Aufgaben wie Probenhandhabung, Flüssigkeitsabgabe und Datenanalyse eingesetzt, um menschliche Fehler zu reduzieren und den Durchsatz zu erhöhen. Mit der Zeit werden KI-Algorithmen die Gesamtarbeitslast bewerten und die Ressourcenzuweisung jonglieren, um die Gesamteffizienz zu maximieren.
KI könnte bei der vorausschauenden Wartung von Laborgeräten helfen und vorhersagen, wann Instrumente ausfallen oder gewartet werden müssen, um Ausfallzeiten auf ein Minimum zu reduzieren. In ähnlicher Weise kann KI für die Echtzeit-Überwachung und Qualitätskontrolle in Fertigungsprozessen eingesetzt werden, um festzustellen, wann die Ergebnisse zu driften beginnen und engere Prozesstoleranzen zu gewährleisten. Solche adaptiven Lerntechniken werden dazu beitragen, die Rentabilität unter dem Strich zu verbessern, und sind ein relativ kleiner Schritt im Vergleich zu den "festen" Prozessgrenzen, die wir heute verwenden.
Ein goldenes Morgen
Wie wir bereits besprochen haben, zeichnet das typische QC-Labor, das ein LIMS verwendet, Ergebnisse für sehr spezifische Qualitätskontrollfunktionen auf. Der Alkoholgehalt von Bier, die Unbedenklichkeit von Lebensmitteln, die Qualität von Flusswasser, die Reinheit und der Wert eines Edelmetalls und so weiter.
Diese Laboratorien sehen den Wert eines LIMS für die Automatisierung und Effizienz (Papierlosigkeit, Beschleunigung der Berichtsfunktion, Integration von Systemen usw.). Die Datenanalyse in diesen Labors ist in der Regel sehr zielgerichtet; helfen Sie mir, meinen monatlichen Bericht zu erhalten; zeigen Sie mir, welche Tests für das Labor am meisten/am wenigsten profitabel sind. Wer könnte mehr Training gebrauchen? Data Analytics, in Form von Power BI oder ähnlichem, bietet die erforderlichen Algorithmen und sogar eine natürliche Suchfunktion, um diese Daten schnell zu ermitteln.
Nur wenige Laboratorien, die nicht in Forschung und Entwicklung tätig sind, verfügen jedoch über die Mittel, um ihre Daten zu untersuchen und daraus neue Ideen zu gewinnen. Daher wird die Wissenschaft in diesem Bereich langsamer vorankommen. Die Vorreiter sind jedoch die Pharmaunternehmen, die ihre Daten neu nutzen und rigoros auswerten. Man kann sich jedoch leicht vorstellen, dass die großen Datensätze, wie die des britischen Gesundheitsdienstes NHS, eine reichhaltige Datenquelle für die Entwicklung neuer Behandlungen (z. B. für die Parkinson-Krankheit oder Mukoviszidose) darstellen würden. Vorschläge wie dieser werfen jedoch Fragen der Vertraulichkeit und des Eigentums an den Daten auf, ein Thema, das durch den Einsatz von KI in verschiedenen Bereichen in den Vordergrund gerückt ist.
Der Schwerpunkt für die meisten Labororganisationen sollte heute auf der Verbesserung der Qualität ihres Datenspeichers liegen, damit er in Zukunft für solche Zwecke genutzt werden kann. Wenn Sie sicherstellen, dass Ihr Labor ein LIMS verwendet und Daten digital aufbewahrt, bereiten Sie diese für die Datenanalyse oder gezielte Suche vor, um Effizienzgewinne innerhalb des Labors oder im gesamten Geschäftsbetrieb zu erzielen. Die gezielte Suche mit Hilfe von Datenanalysetools wird für viele ausreichen, aber KI und Deep Learning werden im F&E-Labor immer wichtiger, wo die Nutzung von Daten zur Beantwortung neuer Fragen und die Wiederverwendung früherer Arbeiten für künftige Medikamente eine neue Gewinnquelle für das Unternehmen schafft. KI wird nur langsam in die breitere Laborgemeinschaft vordringen, da KI immer einfacher zu integrieren ist und
ist wahrscheinlich eine Erweiterung der Datenanalyse-Tools, die Sie bereits als Teil Ihrer LIMS-Lösung verwenden.
Vorbereitung auf die Zukunft der KI in Ihrem Labor
Wenn Labore ihre digitale Transformation fortsetzen, sollte der Schwerpunkt weiterhin auf dem Aufbau einer starken Datengrundlage liegen. Die Implementierung eines konfigurierbaren und vollständig integrierten Laborinformationsmanagementsystems (LIMS) ist der erste Schritt zur Erschließung des Potenzials von KI und fortschrittlicher Analytik. Indem Sie sicherstellen, dass Ihre Labordaten genau, strukturiert und zugänglich sind, schaffen Sie die Voraussetzungen für eine intelligentere Automatisierung, verbesserte Entscheidungsfindung und nachhaltiges Wachstum.
Matrix Gemini LIMS bietet die Flexibilität und Skalierbarkeit, die Ihr Labor benötigt, um sich mit der Technologie weiterzuentwickeln. Seine einzigartigen Konfigurationsmöglichkeiten - ohne benutzerdefinierte Kodierung - ermöglichen eine nahtlose Datenverwaltung, Workflow-Automatisierung und die Bereitschaft für zukünftige KI-gesteuerte Fortschritte.
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