实验室信息管理系统（LIMS）是实验室数据的中央存储库。利用人工智能（AI）对数据进行挖掘，可以让管理人员根据洞察力做出决策。但我们所说的人工智能是什么意思？实验室何时以及如何开始将人工智能纳入其流程，何时人工智能才能在实验室中无处不在？
什么是人工智能？
人们滥用 "人工智能 "一词，有时是因为他们误解了人工智能的含义，但往往是因为他们想炒作这个话题。其中一个定义（摘自《牛津英语词典》）是 "计算机系统的理论和开发，这些系统能够完成通常需要人类智慧才能完成的任务，如视觉感知、语音识别、决策和语言间的翻译"。但是，这并不能清楚地说明软件程序 "智能 "的含义。约翰-麦卡锡（John McCarthy）2004 年的定义更接近事实："它是制造智能机器，尤其是智能计算机程序的科学与工程...."。然而，还有一些更基本的问题，包括智能究竟是什么，我们如何知道机器是否显示了智能？
硅块能像人类一样思考吗？不，也许至少现在还不能！不过，也许我们已经越来越接近了。人们通常理解的人工智能是将计算机科学与强大的数据集结合起来，从而解决问题。这可以极大地扩展业务分析的能力，在庞大的数据集中找到模式和答案，并支持和扩展机器学习的概念。深度学习算法有助于消除机器学习通常涉及的一些数据预处理。这些算法可以摄取和处理文本和图像等非结构化数据，并自动进行特征提取，从而消除对人类专家的依赖。
然而，真正的智能可能比这更复杂。它是不循规蹈矩；它不仅仅是翻译语言，而是知道在当前语言不能完全胜任的情况下何时创造一个新词；它是适应你所处的环境。智能并不是利用复杂的数学概率来predict 文章中的下一个单词是什么，然后重复这个过程直到文章完成。而是要从数据集中学习，适应新的输入，并识别数据中的模式。
虽然真正的人工智能是长期目标，但目前常用的技术是机器学习和高级商业分析。人工智能 "一词经常与这些概念交替使用。然而，我们可能比想象中更接近计算机通过图灵测试。图灵测试是由艾伦-图灵提出的。
现代计算机之父在其 1950 年发表的论文《计算机械与智能》中指出，"机器能思考吗？
数据湖和演变将推动人工智能的应用
拥有强大的数据集是当前所有人工智能解决方案的关键。你可能会说，这很容易，因为数字化，实验室正在采用实验室信息管理系统（LIMS）。但是，除了样本数据，实验室还必须保存相关的样本元数据。那么，什么是元数据，我需要保存什么？这就是一个价值 10,000 美元的问题。元数据是赋予样本数据背景的信息：它来自哪里？如何采集的？是否与其他样本相关？如何存储？保管人是谁？等等。不同的数据会有不同的元数据。例如，如果您正在收集牛群的监控数据，以检查牛海绵状脑病（BSE，或疯牛病），相关元数据可能包括品种、地理位置、邮政编码、牛群统计数据、相关动物、使用的动物饲料、人工授精类型，甚至兽医病史。如果是水检测实验室，那么您会对采样点、日期和时间、地点、采样路线、采样员等相关元数据感兴趣。
一旦我们拥有了所有这些数据，我们就需要找个地方来存储这些数据，以便于访问。这就是数据仓库和数据湖的用武之地。数据仓库和数据湖可以汇集大量数据，这些数据通常来自许多不同的来源。通常，机器学习和人工智能算法将在这些大型数据集合上运行。然而，将所有这些数据汇集在一起会暴露出另一个重要的数据问题，即数据兼容性问题。这可以简单到确保数据采用标准格式，也可以复杂到确保以相同的方式识别来自不同系统的数据项。例如，这个问题一直困扰着临床领域，因为在临床领域，同一检测项目往往存在多个标识符等问题。这就是数据标准化和数据标准变得重要的原因。
数据分析
研发领域以外的实验室的职能是分析样品和报告结果。主要输出通常是分析证书或报告。因此，许多实验室没有投资 LIMS 的通用数据库分析功能也就不足为奇了。不过，这类工具确实存在。LIMS 供应商倾向于使用 Power BI 或 Tableau 作为他们的分析工具。PowerBI 尤其有用，因为它是 "免费 "的，至少对于已经拥有微软公司的企业客户来说，在基本层面上是免费的。
使用数据分析工具是通往人工智能之路的一步。不过，您需要提出明确的问题，才能获得想要的答案。告诉我哪些地方出现了疯牛病群。在我的水样中，哪些河流受污染最严重，哪些农民在附近施用杀虫剂？分析工具善于发现大数据集中的趋势和异常值：当操作员 A 在实验室时，某些测试的失败率会增加，仪器 Y 比大多数同类型仪器更经常出现故障。然而，这是否足以回答真正的问题：为什么实验室要投资于业务分析、机器学习和人工智能？
人工智能的优势在哪里？
会计师通常会决定数据分析在哪里得到最广泛的应用，因为他们认为自己知道在哪里投资会有回报。在实验室领域，研发实验室比质量控制实验室更有可能保留和重新利用数据。在制药行业，一个药物开发项目的数据结果根据不同的限制重新筛选或用于其他开发项目等情况并不少见。在大型制药公司的数据湖中指导深度学习程序，是数据分析及其现代后代人工智能将带来红利的一个领域。
数据的质量，尤其是元数据的质量，在很大程度上甚至决定了一切。垃圾入库等于垃圾出库 "这句古老的格言从来没有像今天这样真实。如果数据不合格，无论数据分析过程多么自动化或 "智能化"，都会浪费数百万美元的资金，把新想法扔到墙上，看什么能粘住。
实验室自动化和人工智能提高效率
机器人系统正越来越多地用于样品处理、液体分配和数据分析等任务，从而减少人为错误，提高吞吐量。随着时间的推移，人工智能算法将对整体工作量进行评估，并对资源分配进行调整，从而最大限度地提高整体效率。
人工智能可以帮助对实验室设备进行预测性维护，预测仪器何时可能出现故障或需要维护，确保将停机时间降到最低。同样，人工智能也可用于制造过程的实时监控和质量控制，识别结果何时开始偏移，并确保更严格的过程公差。这种自适应学习技术将有助于提高底线盈利能力，与我们今天使用的更加 "固定 "的流程限制相比，只是相对较小的一步。
金色的明天
正如我们已经讨论过的，使用 LIMS 的典型质量控制实验室记录的是非常具体的质量控制功能的结果。例如，啤酒中酒精的浓度、确保食品的食用安全、保护河流水质、检查贵金属的纯度和价值等等。
这些实验室看到了 LIMS 在自动化和效率（无纸化、加快报告功能、整合系统等）方面的价值。这些实验室的数据分析通常具有很强的指导性；帮助我获得月度报告；告诉我哪些检测项目对实验室来说利润最高/最低。谁需要更多培训？Power BI 或类似形式的数据分析提供了所需的算法，甚至还提供了自然搜索功能，以帮助快速获取数据。
不过，很少有非研发实验室有资源来研究其数据，从中学习新的想法。因此，这一领域的科学发展将更加缓慢。不过，制药公司是这方面的先行者，它们正在重新利用和严格审查自己的数据。不过你也可以想象，英国国家医疗服务系统（NHS）的大型数据集将是一个丰富的数据来源，有助于开发新的治疗方法（如帕金森病或囊性纤维化）。不过，这样的提议确实会引发数据保密性和所有权的问题，而这正是人工智能在各个领域的应用所带来的问题。
目前，大多数实验室机构的重点应该是提高数据湖的质量，以便将来能用于此类目的。确保您的实验室使用 LIMS 并以数字方式保存数据，为数据分析或定向搜索做好准备，从而在实验室内部或整个业务运营中寻找效率回报。对许多人来说，使用数据分析工具进行定向搜索就足够了，但人工智能和深度学习在研发实验室中的重要性与日俱增，利用数据回答新问题，并将过去的工作重新用于未来的药物，为企业创造了新的利润来源。随着人工智能越来越容易集成，人工智能只会慢慢渗透到更广泛的实验室领域，并将
它有可能成为您目前已经作为 LIMS 解决方案一部分使用的数据分析工具的扩展。
在实验室为人工智能的未来做好准备
在实验室继续数字化转型的过程中，重点仍应放在建立强大的数据基础上。实施可配置且全面集成的实验室信息管理系统（LIMS）是释放人工智能和高级分析潜力的第一步。通过确保实验室数据的准确性、结构化和可访问性，您就为实现更智能的自动化、改进决策和可持续增长奠定了基础。
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