当今的实验室处于创新和测试的最前沿，产生大量有价值的数据已经成为常态。为了有效地管理这些数据以及优化实验室流程，传统上科学家和技术人员依赖实验室信息管理系统（LIMS）。
尽管传统的 LIMS 为样本跟踪、数据组织和合规性管理提供了不可或缺的工具，但它们历来依赖于基于规则的审批、跟踪、数据组织和搜索，缺乏适应复杂模式的能力或预测结果的能力。
随着智能 LIMS 的出现，实验室管理的新时代正在到来。通过添加尖端的人工智能 （AI） 和机器学习功能以及语义搜索功能，智能 LIMS 打破了其基于规则的传统系统的局限性，使实验室能够以前所未有的方式利用数据。
增强的数据分析和决策
与遵循严格预定义工作流程且基于规则的传统 LIMS 不同，智能 LIMS 利用高级数据分析来发现海量数据集中隐藏的模式和相关性。AI 的集成使系统能够从其处理的数据中学习，提供更深入的见解并做出超出标准 LIMS 所能实现的预测。研究人员和实验室人员现在可以做出明智的决策并优化实验设计，同时根据数据驱动的证据,确定需要改进和提高效率的方面。
预测分析，实现更好的规划
虽然传统的 LIMS 可以有效管理样品和测试数据，但它们缺乏预测未来结果的能力。另一方面，智能 LIMS 可以通过使用机器学习算法分析历史数据来预测潜在的结果和问题。有了这种远见，实验室可以主动规划，战略性地分配资源，并有效地预测设备故障，确保测试的准确性、有效性和平稳的操作，同时将风险降至最低。
自然语言处理 （NLP） 改善交互
传统的 LIMS 通常依赖于严格的接口和预定义的查询来进行数据检索。相比之下，智能 LIMS 采用自然语言处理（NLP），例如AILANI 中的自然语言处理，AILANI 是由 LabVantage 与 BioMax 合作创建的最先进的语义搜索和发现平台。NLP 使研究人员和实验室团队能够使用人类语言与系统进行交互，以前所未有的速度自动筛选大量测试数据。语音命令和文本查询使数据检索更加直观和简化，增强了与 LIMS 的通信并促进了无缝交互。
初始目标用例
让我们来看看智能 LIMS 的一些实际应用：
· 智能批次审批
在高通量实验室环境中，研究人员必须经常处理许多样品批次。智能 LIMS 可以通过分析历史批次数据并将其与成功批次的预定义标准进行比较来加快审批流程。然后，该系统可以智能地批准符合必要质量和合规标准的批次，从而减轻工作人员负担并加快研究工作流程。
· 识别潜在的批次故障
智能 LIMS 可以作为潜在批次故障的早期预警系统。通过持续监控和分析来自持续质量控制 （QC） 测试的数据，AI 算法可以识别偏差和异常模式，这些偏差和异常模式表明批次或未来批次可能不符合所需的质量参数。管理层可以主动干预，以最大限度减少在受损批次上投入的时间和资源。
· QC 跳过批次测试
在某些情况下，当生产批次随着时间的推移表现出一致的质量时，对每个批次进行全面的质量控制测试可能是多余的。智能 LIMS 可以利用历史数据来识别具有高度一致性的批次，并建议跳过批次测试。这种方法优化了资源，同时保持了产品质量和法规遵从性。
更智能地工作
智能 LIMS 的出现代表了实验室管理和数据分析的突破性转变。与基于规则的传统系统不同，智能 LIMS 通过集成 AI 和机器学习来提升实验室能力。该系统能够执行增强的数据分析、提供预测性见解以及与用户自然沟通，有望彻底改变实验室运营。
通过采用智能 LIMS 的强大功能，实验室可以通过设计制造 QC 程序来推动科学发现、加快研究进度并提高质量。是否准备好迎接更智能的实验室未来？请立即联系我们。
