当今的实验室是一个高数据吞吐量环境。几乎所有的设备都在采集数据，关键分析系统采集的数据比以往任何时候都多。随着数据的速度、数量和种类的增加，分析的使用对于提高运营效率至关重要。
分析在当今实验室中的作用
使实验室能够评估和优化性能，识别运营效率低下，并解决已识别问题的根本原因，这些都是分析的关键功能。它通过监控关键绩效指标的综合列表，对基准性能进行基准测试并推动持续改进。
分析可以为实验室提供绩效的领先和滞后指标，帮助您做出被动和主动的决策。除了对历史数据的 KPI 分析外，当今的人工智能/机器学习 （AI/ML） 算法还能为实验室生成预测性和规范性见解，以推动提高质量和运营效率。
实验室正在使用越来越复杂的数据分析方法来改善其运营并获得竞争优势。根据 Medical Laboratory Observer 的 2021 项行业现状调查，77% 的实验室现在正在使用具有不同成熟度的分析。
为了获得更深入的见解，一个基本步骤是创建实验室数据的综合视图 — 实验室中的“单一事实来源”（SSOT）。访问准确、及时和全面的数据使实验室能够执行高级分析，从而实现持续改进。
这就是先进的端对端 AI 平台（如LabVantage Analytics）发挥作用的地方。这些平台不仅支持高级数据分析和可视化，还使用尖端技术从各种数据源（批量和实时）提取数据并存储数据，为实验室创建单一事实来源。此类 AI 平台为用户提供了广泛的人工智能、机器学习和深度学习算法，以帮助解决当今实验室面临的一些最复杂的问题。
实验室分析用例
在各行各业使用实验室分析有哪些常见的业务案例？
- 制造业
执行与质量相关的分析，将实验室数据与生产过程数据相结合，以确定造成质量差的原因，并推荐实时干预策略。影响： 降低与制造过程中质量差相关的成本。
- 材料科学
预测一个使用一组选定原材料并满足所需规格的配方；新配方在给定应用程序中的效果如何，或者旧配方在新应用程序中的效果如何。影响： 降低研发实验室实验失败的成本。
- 食品加工
根据对不同表面进行数据驱动的风险评估，确定需要拭子的处理单元区域，以检查是否存在李斯特菌和其他污染物，从而改进质量控制。影响： 提高最终产品的质量。
- 制药
使用已知浓度的待测分析物生成最佳拟合标准曲线，或执行与 PK/PD 建模相关的分析，包括进行群体药代动力学分析。影响： 通过提高效率和准确性来缩短分析周转时间并降低成本。
- 生物技术
计算免疫原性、临界点和检测灵敏度，包括筛选检测、确认检测、中和检测，包括参数和非参数分析。影响： 通过提高效率和准确性来缩短分析周转时间并降低成本。
实验室分析的投资回报率
实验室分析的总体投资回报率是可观的，因为它通过提高效率和整体质量的潜在改进来显著降低运营成本。优势包括：
- 改进了资源规划和调度：根据资源可用性和当前/预测的工作负载规划工作和资源分配。这通过平衡可用资源之间的工作来缩短周转时间。
- 改进物料管理：利用预测性洞察来管理实验室材料、库存物品和耗材，包括材料的跟踪和分发，以及测试结果对所用标准品和试剂的可追溯性。
- 改进的仪器管理：实时跟踪仪器数据，以评估和提高仪器的利用率，识别用于预防性和预测性维护的信号。
- 改进成本分析：利用成本趋势和横断面分析，从而识别高成本池和相关成本驱动因素，从而实现更优的成本管理。
- 提高实验室效率和通量：分析实验室数据，确定导致实验室延迟的瓶颈的根本原因。消除此类瓶颈可减少请求/测试的 TAT，并提高吞吐量。
- 改进质量管理：通过统计过程控制执行与质量相关的分析。
- 跨实验室进行基准测试，以最大限度提高投资回报率：比较不同实验室测试的相对成本和 TAT，并建议应执行哪些以及何时进行高利润测试，以最大限度提高实验室的整体投资回报率。
- 完善实验得出的见解：为研发实验室提供跨实验室的全面视图，以避免重复实验，从而节省大量成本和时间。
未来，实验室不仅会考虑在实验室内使用数据以提高效率，还将实验室的数据与其他数据集合，以获得全面的见解 — 使数据分析的投资回报率成倍增加。
通过数据分析利用其数据资产的实验室更有可能在以下几个方面蓬勃发展：
- 通过优化利用实验室资源来提高运营效率，从而降低成本。
- 提高成品和中间产品的质量，从而提升质量，降低成本。
- 在内部实验室数据和外部数据的基础上获得见解，从而完善创新生命周期。
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