10 umsetzbare Schritte für den Einsatz von KI in Ihrem Forschungslabor

Manchmal nehmen Schlagworte wie „künstliche Intelligenz“ oder „neuronales Netzwerk“ ihr eigenes Leben ein. Schauen Sie sich nur die Explosion und den Erfolg von ChatGPT an, das wir genutzt haben, um Inspiration für unseren Blog zu generieren „10 Gründe, warum Sie Ihren Laborbetrieb digitalisieren sollten.“ Der folgende Blog beschreibt die umsetzbaren Schritte, um das Potenzial von Big Data, maschinellem Lernen und mehr in den Biowissenschaften zu nutzen.

Jenseits von Buzzwords: Ein paar Definitionen

Aber bevor wir loslegen, lassen Sie uns einige klare Definitionen zusammenfassen:

• Künstliche Intelligenz (KI): Bezieht sich auf die Simulation menschlicher Intelligenz in Maschinen, um wie Menschen zu denken und ihre Handlungen nachzuahmen. Zu den Zielen der KI gehören Lernen, Denken und Wahrnehmen ohne menschliches Zutun oder Eingreifen.
• Maschinelles Lernen (ML): Ein Teilbereich der KI, der sich auf überwachtes, unbeaufsichtigtes oder verstärktes Lernen konzentriert und es Computern ermöglicht, Mustererkennung, Vorhersagen, Datenklassifizierung und mehr ohne explizite Programmierung durchzuführen
• Tiefes Lernen: Ein Teilgebiet von ML, das mithilfe neuronaler Netze (Definition siehe unten) lernt, Bilder und Sprache oder die Verarbeitung natürlicher Sprache aus großen Datenmengen zu erkennen.
• Neuronales Netzwerk: Ein Rechenmodell (inspiriert von der Architektur und Funktion des menschlichen Gehirns), das aus Schichten miteinander verbundener Knoten besteht, die Informationen verarbeiten und übertragen. Durch die Analyse von Eingabedaten können diese Modelle komplexe Zusammenhänge in Daten finden.
• Große Daten: GROSSE strukturierte und unstrukturierte Datenmengen, die für Wissenschaftler, Teams und Organisationen mit herkömmlichen Techniken nur schwer zu verwalten oder zu analysieren sind.

KI im biowissenschaftlichen Forschungslabor

KI, ihre Unterfelder und Big Data haben in viele Aspekte der biologischen und biomedizinischen Wissenschaft Einzug gehalten, darunter Arzneimittelforschung und -entwicklung, Präzisionsmedizin, Genomik, Transkriptomik und mehr.

Und die Ergebnisse sind ziemlich beeindruckend: Schau dir an, was AlphaFold hat für die 3D-Vorhersage der Proteinstruktur getan.

KI ist zwar leistungsstark, aber es ist noch am Anfang, bis sie in allen Bereichen der Forschung und Medizin weit verbreitet und unbekümmert eingesetzt wird. ML- und DL-Algorithmen können folgenden Bedingungen unterliegen Datenverzerrung basierend auf dem Trainingsdatensatz, Schwierigkeiten bei der Interpretation von Prognosen und einem allgemeinen Mangel an klaren Leitlinien oder Standardisierungen.

Ja, die Anwendung von KI in den Biowissenschaften fühlt sich an wie der „Wilde Westen“, wo Forscher und die Fachwelt umsetzbare Leitlinien benötigen.

Implementierung künstlicher Intelligenz in Laboren: 10 Schritte

Da immer mehr Labore und Organisationen sich mit der Implementierung von KI-Algorithmen befassen, ist es von entscheidender Bedeutung, eine klare Dokumentation, Berichterstattung und Analyse sicherzustellen. Bioinformatik- und Data-Science-Teams müssen umfassend eingebunden werden, da ihre Erfahrung mit Codierung, IT, API und SDK für diese Aufgabe von unschätzbarem Wert ist.

Ein weiterer wichtiger Faktor ist die Verwendung digitaler Plattformen für ein transparentes und sicheres Datenmanagement und die einfache Integration mit anderen Rechenwerkzeugen wie KI-, ML- oder DL-Programmen.

Bei eLabNext leben wir für die Digitalisierung aller Labore. Und da das KI-Feld gewachsen ist, haben wir gesehen, was funktioniert und was nicht.

Im Folgenden haben wir zehn Schritte zur Implementierung von KI-Tools in Ihrem Labor zusammengefasst.

Schritt #1: Identifizieren Sie das Problem oder die Frage

Was versuchst du mit KI oder ML zu lösen? Angesichts der Probleme, auf die diese Algorithmen angewendet wurden, gibt es eine wachsende Anzahl von Standardlösungen für KI/ML für die Datenanalyse und -visualisierung.

Zum Beispiel Programme wie Modicus Prime oder PipSqueak Pro kann für die Bildanalyse verwendet werden; Biomage kann für die Einzelzellanalyse verwendet werden; und Immunomind kann für KI-gesteuerte Multi-Omics verwendet werden.

Schritt #2: Recherchieren Sie nach verfügbaren KI/ML-Softwaremodelle oder -tools

Wir haben oben einige Tools erwähnt, sollten jedoch Genauigkeit, Geschwindigkeit und Benutzerfreundlichkeit berücksichtigen, bevor Sie sich für eine Lösung entscheiden. Es ist auch wichtig, den Umfang des Supports, die Ressourcen (wie Tutorials und Foren zur Fehlerbehebung) und die für das Tool verfügbaren Machbarkeitsnachweise zu recherchieren.

Und wenn es keine Standardlösung gibt, sind Sie möglicherweise gezwungen, ein maßgeschneidertes Modell zu entwickeln, das auf Ihr Problem zugeschnitten ist.

Schritt #3: Bewerten Sie Ihre Daten und stellen Sie fest, ob sie geeignet sind

Berücksichtigen Sie die Qualität, Quantität, Struktur und mögliche Verzerrungen oder Einschränkungen Ihrer Daten. Möglicherweise müssen Sie zusätzliche Daten sammeln oder vorhandene Daten bereinigen und vorverarbeiten, damit sie für die Analyse geeignet sind. Die Standardisierung ist für diesen Schritt ebenfalls von entscheidender Bedeutung, da sie dazu beiträgt, sicherzustellen, dass die Daten über verschiedene Quellen und Proben hinweg konsistent und vergleichbar sind.

Schritt #4: Entwickeln Sie einen Testplan, um Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu überprüfen

Die Validierung in den Biowissenschaften ist unerlässlich, um sich auf eine Technik verlassen zu können, um genaue Ergebnisse zu erzielen. Mit KI/ML-Tools können Sie Ihre Daten in Trainings- und Testsätze unterteilen, um die Leistung zu bewerten. Es gibt andere Möglichkeiten, das KI/ML-Tool oder -Modell zu testen. Stellen Sie nur sicher, dass Sie einen Testplan haben und stellen Sie sicher, dass er Testdatenausreißer enthält, um die Sicherheitslücken des Modells oder Geräts, das Sie implementieren, zu bewerten.

Schritt #5: Trainiere dein KI/ML-Modell mit den Daten, die du vorbereitet hast

Wenn Sie ein KI/ML-Modell von Grund auf erstellt haben, ist der nächste Schritt, ihm beizubringen, Muster zu erkennen oder andere Aufgaben auszuführen. Das Ziel besteht darin, die optimalen Parameter zu finden, die am besten zu den Daten passen, Fehler zu minimieren und bei Testdaten eine gute Leistung zu erzielen.

Schritt #6: Testen und validieren Sie Ihr KI/ML-Modell

Das Testen an einem anderen Datensatz als dem für das Training verwendeten ist der nächste Schritt bei der Überprüfung eines KI/ML-Modells. Dies hilft bei der Bestimmung der Genauigkeit, Präzision und des Erinnerungsvermögens des Modells. In der Validierungsphase werden die Parameter des Modells optimiert und seine Leistung bewertet, um eine Überanpassung zu vermeiden, bei der das Modell bei den Trainingsdaten eine gute, bei den Testdaten jedoch eine schlechte Leistung erbringt.

Schritt #7: Integrieren Sie das KI/ML-Tool in Ihren Labor-Workflow

Überlegen Sie, wie Sie die KI/ML-Analyseergebnisse in Ihren bereits bestehenden Laborprozessen verwenden werden. Das Tool muss mit Ihrer vorhandenen Infrastruktur und Software im Labor kompatibel sein, insbesondere mit allen digitalen Plattformen, die für das Informationsmanagement verwendet werden.

Schritt #8: Überwachen und bewerten Sie die laufende Leistung

Während Ihr KI/ML-Modell anfangs möglicherweise relevante und qualitativ hochwertige Analysen liefert, kann die Leistung schwanken und die Laborprioritäten können sich ändern. Kontinuierliche Überwachung und Modellaktualisierung sind erforderlich, um sicherzustellen, dass die Leistungskennzahlen eingehalten werden und das Modell weiterhin den sich ändernden Anforderungen des Labors entspricht.

Schritt #9: Aktualisierung und Feinabstimmung des KI/ML-Modells

Die Verbesserung der Leistung ist ein entscheidender Schritt im Lebenszyklus eines KI/ML-Tools oder -Modells. Dies kann das Testen mit neuen Daten, das erneute Training mit neuen Daten und die erneute Überprüfung der Leistung beinhalten. Sie können auch die Parameter oder Architekturen der Modelle anpassen, um die Leistung zu optimieren.

Schritt #10: Stellen Sie die Einhaltung der Vorschriften sicher

KI und ML sind immer noch neue Werkzeuge in den Biowissenschaften und anderen Branchen. Halten Sie sich zum Schutz Ihrer Daten an Vorschriften wie GDPR und HIPAA. Aufgrund von Entscheidungsverzerrungen bei nicht validierten oder ungenauen KI/ML-Modellen ergeben sich auch ethische Implikationen. Um diese zu vermeiden, führen Sie einen QC-Prozess ein, der regelmäßige Leistungsüberprüfungen und wichtige Interessengruppen umfasst.

Fazit

KI, Ml, DL und „Big Data“ werden in den Biowissenschaften nicht mehr wegzudenken sein.

Die oben genannten Schritte können Ihnen und Ihrem Team helfen, die KI-Implementierung voranzutreiben, um Ihre Forschungsfragen zu beantworten. Es gibt möglicherweise Standardlösungen für häufig gestellte Forschungsfragen. Möglicherweise müssen Sie jedoch mit Computerbiologen und Bioinformatikern zusammenarbeiten, um ein neues Modell zu entwickeln. Wir sind uns bewusst, dass das Training, die Validierung und das Testen eines neuen Modells keine leichte Aufgabe ist: Es erfordert Konzentration, Geduld und eine hochmoderne Infrastruktur. Weitere Informationen zu den KI/ML-Tools für technische Anwendungen in Ihrem Labor finden Sie im umfassende Anleitung von Lee et al.

Bei eLabNext ist die Labordigitalisierung die Zukunft und hat sich zum Ziel gesetzt, Forschern, Laboren und Organisationen bei der Implementierung von KI-Lösungen zu helfen, um tiefere Einblicke in ihre Big Data zu erhalten.

Wenn Sie daran interessiert sind, wie Ihre KI/ML-Modelle mit Ihren anderen digitalen Laborplattformen verbunden werden können, kontaktieren Sie unsere Experten bei eLabNext.