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实验室中实现 AI 可衡量价值的 5 个步骤

毋庸置疑，人工智能将推动具有前瞻性的组织的未来实验室。想象一下，从调度和风险评估到样本制备和处理，实现一切自动化的价值。

尽管许多组织已经在转型，但大多数公司尚未实现 AI 的承诺。根据 Gartner 最近的两份报告，85% 的 AI 和机器学习项目未能提供价值，只有 53% 的项目能够实现从原型到生产。

如果这项技术具有如此大的潜力，为何这么多 AI 的实现会失败？

答案很简单：虽然许多实验室和其他组织认识到 AI 的潜力，但他们往往不确定如何处理 AI。很容易钻牛角尖，陷入系统设置中，以至于实验室团队无法充分定义需要应对的具体挑战，也无法认识到其破坏和改进当前业务流程的潜力。

成功的 AI 用户做对了哪些事？

尽管面临挑战，但对于看到 AI 做得正确应用的那些人而言，好处显而易见。那些成功实施 AI 并拥有积极战略的人，不仅实现了卓越价值，而且往往具有更高的利润率。

例如，在一个用例中，AI 和机器学习 (ML) 通过提供质量为 97% 的自动化流程并立即缩短了“不良”批次的处理时间，在短短三年内就为公司带来了五倍以上的投资回报。

五个关键步骤可以帮助实验室实现曲线上的各个阶段，以及每个等级提供的价值。

首先扫描组织的用例范围，寻找 AI 可以真正发挥作用的应用程序。阐明真正的业务需求至关重要，而不仅仅是潜入其中。构建一个尽可能具体的引人注目的业务案例，展示可量化价值的来源。

人工智能驱动的洞察力只有在可用数据允许的情况下才能发挥作用。在可能的情况下，您需要打破现有的数据孤岛。确定所需的聚合和预分析级别，并确定获得完整 AI 解决方案所需的高价值数据。

确定适合实验室运营需求的 AI 工具。您可能需要与其他组织合作以填补能力差距。在整个组织中实施 AI 解决方案之前，请采用敏捷的“测试和学习”方法，以确保它们能够提供您正在寻找的价值。

一旦您确定了正确的 AI 解决方案，就该开始将它们集成到工作场所流程中。您可能需要逐步执行此操作，以免一次进行过多更改，使您的团队不知所措。尽可能优化人机界面，尽可能无缝过渡和持续使用。

在整个过程中，采取措施鼓励开放、协作的文化，数据孤岛通常不是唯一需要打破的障碍。组织各个级别的利益相关方都需要参与过渡，并且需要建立对 AI 解决方案提供的见解建立信任。在必要时重新培训您的员工，以确保您的团队和 AI 之间的互补关系，以便每个人都可以在其最擅长的领域做出出色表现。

LabVantage Analytics (LVA) 通过增强 LIMS 的功能并在实验室中培养数据驱动的数字生态系统，简化了上述所有步骤。这个完全模块化的系统取决于您实验室的需求，专为不同的选择水平而设计。

在最基本的层面上，LVA 捆绑了一组开箱即用的解决方案加速器，专为实验室中的特定业务问题而设计，只需最少的配置即可实现。低代码开发框架允许您构建和部署专用数据分析解决方案组合。从长远来看，LVA 还配备了为您的实验室实现以数据为中心的数字架构所需的详尽功能。

是否有意向为您的实验室提供 AI 和 ML 支持？了解有关 LabVantage Analytics 的更多信息，或致电我们咨询您的需求。