در دنیای پر سرعت تحقیقات علمی و فرآیندهای آزمایشگاهی امروزی، جلوتر ماندن از منحنی حیاتی است. با ادامه پیشرفت تکنولوژی، نیاز به مدیریت موثر و کارآمد عملیات آزمایشگاهی نیز افزایش می یابد. امروزه اکثر آزمایشگاه ها از استفاده از سیستم های سنتی مبتنی بر کاغذ به راه حل های اطلاعات آزمایشگاهی مانند سیستم های مدیریت اطلاعات آزمایشگاهی (LIMS) نوت بوک های آزمایشگاهی الکترونیک (ELN) و سیستم های مدیریت داده های علمی (SDMS)، برای مدیریت فرآیندهای آزمایشگاهی روزانه با حفظ یکپارچگی داده ها و انطباق با الزامات نظارتی متعدد. با این حال، واقعیت فعلی برای بسیاری از شرکت‌ها این است که داده‌های آزمایشگاهی با استفاده از چندین سیستم متفاوت ذخیره و مدیریت می‌شوند.
سیستم های مدیریت اطلاعات آزمایشگاهی نقشی حیاتی در تضمین مدیریت روان داده ها، بهینه سازی گردش کار و تجزیه و تحلیل دقیق دارند. با این حال، با هجوم سریع داده ها و افزایش پیچیدگی آزمایش ها، رویکردهای سنتی به سیستم های مدیریت انفورماتیک آزمایشگاهی با محدودیت هایی روبرو هستند. اینجاست که قدرت هوش مصنوعی (AI) به میان می آید. با استفاده از قدرت هوش مصنوعی، سیستم‌های مدیریت انفورماتیک آزمایشگاهی می‌توانند مزایای متعددی را باز کنند و شیوه عملکرد آزمایشگاه‌ها را متحول کنند. در پست امروز، امکانات هیجان‌انگیزی را که هوش مصنوعی برای انفورماتیک آزمایشگاهی به ارمغان می‌آورد را بررسی می‌کنیم و راه‌های بی‌شماری را که می‌تواند کارایی، دقت و نوآوری در تحقیقات را بهبود بخشد، مورد بحث قرار خواهیم داد.
آزمایشگاهی از آینده
هوش مصنوعی و ML این پتانسیل را دارند که شیوه انجام وظایف روزانه آزمایشگاه‌های آینده را متحول کنند. در آزمایشگاهی در آینده ای نه چندان دور، به جای اینکه به طور سنتی دستورات را تایپ کنید و گزینه ها را از طریق منوهای کشویی انتخاب کنید، آزمایشگاه به سادگی به شما اجازه می دهد تا آنچه را که نیاز دارید به صورت شفاهی بخواهید. دستوراتی مانند «نشان دادن لیست آزمایشاتی که نیاز به تأیید من دارد» و «ثبت نمونه گروه خونی از کلینیک ABC» باید بازه زمانی انجام کارهای روزانه آزمایشگاهی را تا حد زیادی کاهش دهد.
با پردازش زبان طبیعی پیشرفته و الگوریتم‌های یادگیری ماشین، کارکنان آزمایشگاه می‌توانند با سیستم‌های مجهز به هوش مصنوعی با استفاده از دستورالعمل‌های صوتی تعامل داشته باشند و فرآیندها را ساده‌سازی کنند. این یکی از ساده ترین و کاربردی ترین کاربردهای هوش مصنوعی است.
سایر کاربردهای هوش مصنوعی در آزمایشگاه
تکنیک‌های هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) می‌توانند به طور موثر در تحقیقات برای شناسایی ویژگی‌های تحقیقاتی حیاتی بر اساس مجموعه داده‌های تاریخی استفاده شوند. با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی و ML که داده‌ها را تجزیه و تحلیل می‌کنند، می‌توان به انواع تحلیل‌های زیر کمک کرد:
- تحلیل توصیفی چیست اتفاق افتاد
- تحلیل پیشگویانه چه چیزی اتفاق خواهد افتاد.
- تحلیل های تجویزی برای چه شما باید انجام بشه
این قابلیت‌های ذاتی هوش مصنوعی باعث ایجاد طیف گسترده‌ای از کاربردهای عملی در فعالیت‌های روزمره آزمایشگاهی می‌شود مانند:
هوش مصنوعی فرصت هایی را برای خودکارسازی فرآیند بررسی و تایید در آزمایشگاه های QA/QC ارائه می دهد. به طور معمول، همه نتایج قبل از در دسترس قرار گرفتن در اختیار کاربران اطلاعات، تحت بررسی و تایید گسترده قرار می گیرند، که در چنین آزمایشگاه هایی یک روش استاندارد است. برخی از سیستم‌های مدیریت انفورماتیک آزمایشگاهی از رویکرد “به استثنای” استفاده می‌کنند، که در آن فقط نتایج آزمایش با علامت‌گذاری “هشدار” یا “شکست خورده” نیاز به بررسی دستی توسط پرسنل آزمایشگاه دارد. روش “با استثنا” مستلزم ایجاد الگوهای قانون برای رسیدگی به انواع خاصی از نمونه ها و آزمایش ها است.
با ادغام هوش مصنوعی در فرآیند بررسی و تأیید، تنظیم دستی خط مشی حذف می شود. یک سیستم مدیریت انفورماتیک آزمایشگاهی هوشمند از داده های تاریخی برای یادگیری مستقل و تطبیق قوانین بازبینی و تأیید استفاده می کند. این قابلیت پیشرفته هوش مصنوعی به تیم‌های آزمایشگاهی اجازه می‌دهد تا روی کارهای دیگر تمرکز کنند در حالی که سیستم‌های هوشمند مدیریت انفورماتیک آزمایشگاهی به‌طور خودکار نتایج را بررسی و تأیید می‌کنند.
- کاهش تعداد آزمایش های انجام شده بر روی نمونه ها –
آزمایش پرش دسته ای یک روش نمونه برداری با صرفه جویی در زمان و هزینه است که تعداد آزمایش ها را بر روی نمونه های خاص کاهش می دهد. هنوز هم بستگی به قوانین دستی تعریف شده در مورد محدودیت های مشخصات و اینکه آیا نتایج در مشخصات هستند یا خارج از آن است.
با معرفی هوش مصنوعی به آزمایش پرش دسته ای، نیاز به تنظیم دستی قوانین حذف می شود. یک پلتفرم تحلیلی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند از داده‌های تاریخی، از جمله داده‌های سایر سازمان‌ها برای تولید مستقل قوانین استفاده کند. این تیم را از ایجاد دستی پارامترها و قوانین رها می کند. با داده‌های مرتبط، یک سیستم مدیریت انفورماتیک آزمایشگاهی هوشمند می‌تواند آزمایش‌های شکست‌خورده احتمالی را قبل از اجرای آزمایش با شناسایی الگوها در داده‌های تاریخی پیش‌بینی کند.
- تعمیرات قابل پیش بینی –
پیش بینی نیازهای تعمیر و نگهداری، به جای واکنش به خرابی تجهیزات، ارزش قابل توجهی را برای سازمان ها ارائه می دهد. با پیش‌بینی زمان احتمال شکست یک ابزار، می‌توان اقدامات پیشگیرانه‌ای برای مقابله یا کاهش مشکل انجام داد. این ممکن است شامل سرعت بخشیدن به برنامه های تعمیر و نگهداری برای جلوگیری از خرابی ابزار یا خدمت به عنوان یک سیستم هشدار اولیه برای جایگزینی تجهیزات در آینده برای به حداقل رساندن خرابی ابزار باشد. هوش مصنوعی و ML می توانند زمان بندی و نرخ استفاده را بهینه کنند.
علاوه بر این، هوش مصنوعی و ML می توانند در نظارت بر مسیرهای حسابرسی و حفظ یکپارچگی داده ها در زمان واقعی نقش داشته باشند. الگوریتم‌های ML می‌توانند به سرعت هر اقدام غیرمعمول یا غیرمنتظره‌ای را شناسایی کنند و به روندهایی منجر شوند که می‌تواند مشکلات یکپارچگی داده‌ها را نشان دهد. سیستم های هوش مصنوعی با اطلاع رسانی سریع به مدیران از این ناهنجاری ها به کاهش خطرات مرتبط با نقض یکپارچگی داده ها کمک می کنند.
علاوه بر این، سیستم هوش مصنوعی می‌تواند با پلتفرم آموزشی سازمانی ارتباط برقرار کند تا در صورت نیاز، آموزش یکپارچگی داده‌های هدفمند را به تیم‌های مربوطه ارائه دهد. این رویکرد کل نگر تضمین می کند که استانداردهای یکپارچگی داده ها در سراسر سازمان حفظ می شود.
- پیش بینی تقاضا –
بهبود دقت تحویل به عنوان یک تمرکز حیاتی برای آزمایشگاه‌ها و سازمان‌هایی که نگران اختلالات احتمالی در فرآیندهای خدمات یا تولید هستند، ظاهر شده است.
اکثر راه حل های آزمایشگاهی در حال حاضر مصرف لوازم روزمره آزمایشگاهی مانند نمونه ها و معرف ها را با عملکرد بر اساس قوانین از پیش تعریف شده کاربر برای تاریخ انقضا و سطوح سفارش مجدد پیگیری می کنند. با استفاده از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده‌های مصرف مواد مصرفی تاریخی، می‌توانیم به خود هوش مصنوعی اطلاع دهیم تا این قوانین از پیش تعریف‌شده را بر اساس استفاده واقعی ایجاد کند.
یک سیستم مدیریت انفورماتیک آزمایشگاهی با هوش مصنوعی فراتر از رویکردهای سنتی است. اگر یک ماده مصرفی برای استفاده در آزمایش در دسترس نباشد، هوش مصنوعی حتی می‌تواند به شما پیشنهاد کند که به جای سفارش جدید و صبر کردن برای حل مشکل زنجیره تامین، از جایگزینی استفاده کنید که در آزمایشگاه موجود است.
نتیجه گیری
در نتیجه، ادغام فناوری‌های هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) در سیستم‌های اطلاعات آزمایشگاهی یک فرصت دگرگون‌کننده برای تحقیق و چشم‌انداز آزمایشگاهی است. پیشرفت‌های هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که کارهای روزمره آزمایشگاهی را دوباره تصور کند، دستورات صوتی را قادر می‌سازد و فرآیندها را برای افزایش کارایی ساده می‌کند. صنایع داروسازی در حال حاضر چشم انداز آینده را با هوش مصنوعی موسوم به Pharma 4.0 پذیرفته اند – که با گردش کار تولید هوشمند، زنجیره ارزش تطبیقی و بهینه سازی فرآیند در زمان واقعی پویا مشخص می شود.
نقل قول ها
- LabVantage. (2022، 11 ژوئیه) “برخی از کاربردهای هوش مصنوعی در آزمایشگاه چیست؟” برگرفته از [https://www.labvantage.com/what-are-some-uses-for-ai-in-a-lab/]
- SciMCon. (2021، 16 آوریل) “نقش هوش مصنوعی و ML در آینده انفورماتیک آزمایشگاهی” دانلود شده از [https://scimcon.com/2021/04/16/the-role-of-ai-and-ml-in-the-future-of-lab-informatics/]
- علمی ترمو فیشر. (MH) (5 آوریل 2022) چگونه راه حل های انفورماتیک آزمایشگاهی راه را برای فارما 4.0 آسان می کنند. استخراج شده از. https://www.thermofisher.com/blog/connectedlab/how-laboratory-informatics-solutions-are-reasing-the-path-to-pharma-4-0
