Wie wird sich der systematische Einsatz von KI auf die Biotech-Industrie auswirken?

Wie stark wird sich KI bis Ende 2025 auf unsere täglichen Aufgaben im „Nasslabor“ auswirken?

25%, 50%, 70%?

Einerseits könnte KI zu genaueren Daten führen, was zu einer besseren Begründung für die Entwicklung von Biotech- und Pharmalösungen und damit zu mehr Nasslaborarbeit führen könnte. Andererseits kann KI so prädiktiv sein, dass der Bedarf an Nasslaborarbeiten abnehmen könnte. Kurzfristig wird es je nach KI-Anwendung wahrscheinlich ein Gleichgewicht zwischen diesen beiden Szenarien geben. Unabhängig davon konzentrieren sich die ausgelagerte Datengenerierung und -analyse und viele Unternehmen, die Geld für die Arbeit im Nasslabor sparen möchten, zunehmend auf die Implementierung einer soliden, grundlegenden und systematischen Lösung Strategie für digitale Labore. Letztlich müssen viele Labore eine digitale Entscheidung über ihren Digitalisierungsgrad und die Implementierung systematischer KI.

Digitale Entscheidung mit systematischer KI

Die Menschen vertrauen den Daten, die uns zur Verfügung gestellt werden, immer mehr, vor allem, wenn sie der Datenquelle vertrauen. Zum Beispiel ist Google vertrauen den meisten Amerikanern. Nach dem Googeln einer Frage und dem Lesen der ersten 2-3 Zeilen eines Suchergebnisses akzeptieren viele Besucher diesen Inhalt als Wahrheit. Für tiefgreifendes maschinelles Lernen und Analysieren, bei dem Daten abgebildet und Tausende miteinander verbundener Datenpunkte analysiert werden, wird Vertrauen aufgebaut, und das erfordert Tests und Validierungen.

Labore, die vor Jahren in die Strukturierung ihrer Daten investiert haben, sind jetzt in der perfekten Position für exponentielles Wachstum. Neue Labore, die am Anfang stehen, haben eine großartige Gelegenheit, eine solide Grundlage zu schaffen, die nicht nur die gesammelten Daten nutzt, sondern auch unzählige Integrationen mit gewünschten Datenbanken, Robotern und zusätzlicher hochspezialisierter Software erstellen kann und wird.

Was ist systematische KI?

Systematische KI ist der organisierte und strukturierte Ansatz zur Entwicklung und Implementierung von Systemen der künstlichen Intelligenz (KI). Es beinhaltet die sorgfältige Planung, Durchführung und Bewertung von KI-Initiativen, um bestimmte Ziele zu erreichen oder bestimmte Probleme auf systematische Weise zu lösen.

Schlüsselaspekte systematischer KI

Für Labore, die systematische KI implementieren, kann die Befolgung dieses 8-stufigen, organisierten Prozesses sicherstellen, dass Sie das Beste aus Ihren Bemühungen herausholen:

1. Problemdefinition: Systematische KI beginnt mit der klaren Definition des Problems oder Ziels, das das KI-System angehen will. Dazu gehört es, den Domänenkontext zu verstehen, die Bedürfnisse der Interessengruppen zu identifizieren und messbare Ziele und Erfolgskriterien festzulegen.
2. Datenerfassung und Aufbereitung: Daten spielen in KI-Systemen eine entscheidende Rolle. Systematische KI beinhaltet die Erfassung relevanter Daten aus verschiedenen Quellen, die Sicherstellung ihrer Qualität und die Vorverarbeitung, damit sie für das Training von KI-Modellen geeignet sind.
3. Auswahl und Entwicklung von Algorithmen: Systematische KI beinhaltet die Auswahl geeigneter KI-Algorithmen oder -Methoden auf der Grundlage der Problemanforderungen und Datenmerkmale. Dies kann das Experimentieren mit verschiedenen Algorithmen, die Optimierung von Parametern und die Optimierung der Leistung beinhalten.
4. Modelltraining und Validierung: Sobald der Algorithmus ausgewählt ist, beinhaltet systematische KI das Training des KI-Modells anhand der vorbereiteten Daten und die Validierung seiner Leistung anhand geeigneter Bewertungsmetriken. Dies kann Techniken wie Kreuzvalidierung, Holdout-Validierung oder Bootstrapping beinhalten.
5. Bereitstellung und Integration: Systematische KI beinhaltet den Einsatz des trainierten KI-Modells in Produktionsumgebungen und die Integration in bestehende Systeme oder Workflows. Dies erfordert möglicherweise die Zusammenarbeit mit IT-Teams, Softwareingenieuren und Fachexperten, um eine nahtlose Integration und Funktionalität zu gewährleisten.
6. Überwachung und Wartung: Systematische KI umfasst die Einrichtung von Mechanismen zur Überwachung der Leistung der eingesetzten KI-Systeme und zur Aufrechterhaltung ihrer Funktionalität im Laufe der Zeit. Dies kann die Überwachung von Datendrift, Modellverschlechterung und Systemleistung beinhalten, um Probleme proaktiv zu erkennen und zu beheben.
7. Ethische und regulatorische Überlegungen: Systematische KI erfordert die Berücksichtigung ethischer und regulatorischer Implikationen während des gesamten KI-Entwicklungszyklus. Dazu gehören die Gewährleistung von Fairness, Transparenz, Rechenschaftspflicht und Datenschutz in KI-Systemen sowie die Einhaltung der relevanten Vorschriften und Standards.
8. Kontinuierliche Verbesserung: Systematische KI beinhaltet die kontinuierliche Iteration und Verbesserung von KI-Systemen auf der Grundlage von Feedback, neuen Daten und sich ändernden Anforderungen. Dies kann das erneute Training von Modellen, die Aktualisierung von Algorithmen oder die Neugestaltung von Systemen beinhalten, um den sich ändernden Anforderungen gerecht zu werden und die Leistung zu verbessern.

Durch einen systematischen Ansatz können Unternehmen KI effektiv nutzen, um komplexe Herausforderungen zu bewältigen, Innovationen voranzutreiben und die gewünschten Ergebnisse in verschiedenen Bereichen zu erzielen, darunter Gesundheitswesen, Finanzen, Fertigung und mehr.

Systematische KI in Biotechnologie und Biowissenschaften

Systematische KI in Biotechnologie und Biowissenschaften bezieht sich auf die ganzheitliche Integration von Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) in verschiedenen Aspekten der Forschung, Entwicklung und Anwendung in diesen Bereichen. Dazu gehört die Nutzung von KI-Methoden und -Techniken, um komplexen Herausforderungen und Chancen in der Wirkstoffforschung, personalisierten Medizin, Genomik, Bioinformatik und biomedizinischen Bildgebung zu begegnen.

So manifestiert sich systematische KI in den Biowissenschaften und der Biotechnologie:

• Wirkstoffforschung und -entwicklung: Systematische KI in der Wirkstoffforschung beinhaltet den Einsatz von KI Algorithmen für verschiedene Aufgaben, einschließlich virtuellem Screening, Zielidentifikation, Leitoptimierung und pharmakologischer Modellierung. Durch die Analyse umfangreicher biologischer und chemischer Daten kann KI die Wirkstoffforschung beschleunigen, vielversprechende Arzneimittelkandidaten identifizieren und die therapeutische Wirksamkeit optimieren und gleichzeitig Nebenwirkungen minimieren.
• Personalisierte Medizin: Systematische KI ermöglicht die Entwicklung von Ansätze der personalisierten Medizin zugeschnitten auf individuelle Patientenmerkmale wie Erbgut, molekulare Profile und Krankengeschichte. KI-Algorithmen analysieren Patientendaten, um die Krankheitsanfälligkeit vorherzusagen, Patientenpopulationen zu stratifizieren, Behandlungsschemata zu optimieren und Biomarker für eine frühzeitige Diagnose und Prognose zu identifizieren.
• Genomik und Bioinformatik: In Genomik und Bioinformatik, systematische KI erleichtert die Analyse und Interpretation genomischer Daten, einschließlich DNA-Sequenzierung, Genexpressionsprofilen und Analyse genetischer Variationen. KI-Algorithmen können mit Krankheiten verbundene genetische Varianten identifizieren, Genregulationsnetzwerke charakterisieren und funktionelle Folgen genetischer Mutationen vorhersagen, wodurch unser Verständnis komplexer biologischer Systeme verbessert wird.
• Biomedizinische Bildgebung und Diagnostik: Systematische KI-Verbesserungen biomedizinische Bildgebung und Diagnosen, indem sie automatische Bildanalyse, Merkmalsextraktion und Mustererkennung in medizinischen Bildern ermöglichen. KI-gestützte Bildgebungsverfahren wie Deep-Learning-basierte Bildklassifizierung und Segmentierung verbessern die diagnostische Genauigkeit, ermöglichen die Früherkennung von Krankheiten und leiten die Behandlungsplanung in Radiologie, Pathologie und medizinischer Bildgebung.
• Integration und Analyse biologischer Daten: Systematische KI-Integrationen diverse biologische Datensätze, einschließlich genomischer, transkriptomischer, proteomischer und metabolomischer Daten, um die zugrunde liegenden molekularen Mechanismen und biologischen Signalwege aufzudecken. KI-gestützte Ansätze wie Netzwerkanalyse, Signalweganreicherung und Multi-Omics-Integration helfen dabei, komplexe Interaktionen innerhalb biologischer Systeme aufzuklären, neue therapeutische Ziele zu identifizieren und Arzneimittelreaktionen vorherzusagen.
• Systeme zur Unterstützung klinischer Entscheidungen: Systematische KI entwickelt Systeme zur Unterstützung klinischer Entscheidungen die medizinisches Fachpersonal bei der Diagnose von Krankheiten, der Vorhersage von Behandlungsergebnissen und der Optimierung von Behandlungsentscheidungen unterstützen. KI-Algorithmen analysieren Patientendaten aus elektronischen Patientenakten, medizinischen Bildgebungsverfahren und tragbaren Geräten, um evidenzbasierte Empfehlungen abzugeben, die Gesundheitsversorgung zu verbessern und die Behandlungsergebnisse zu verbessern.
• Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Sicherheit: Systematische KI stellt die Einhaltung von r sicherRegulatorische Anforderungen und Sicherheitsstandards in biowissenschaftlichen und biotechnologischen Anwendungen. KI-gestützte Tools helfen bei Zulassungsanträgen, der Überwachung von Nebenwirkungen, der Pharmakovigilanz und der Bewertung der Arzneimittelsicherheit und verbessern so die Transparenz, Rechenschaftspflicht und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften während des gesamten Produktlebenszyklus.

Insgesamt nutzt systematische KI in den Biowissenschaften und Biotechnologie KI-Technologien umfassend, um wissenschaftliche Entdeckungen zu beschleunigen, die Gesundheitsversorgung zu verbessern und globale Gesundheitsherausforderungen zu bewältigen. Durch die Nutzung der Möglichkeiten der KI im gesamten Forschungs-, Entwicklungs- und Anwendungskontinuum treibt systematische KI Innovationen voran, fördert die Zusammenarbeit und verändert die Zukunft der Medizin und Biotechnologie.

Mängel der systematischen KI

Datenqualität und Verfügbarkeit

KI-Algorithmen sind für Training und Validierung in hohem Maße auf qualitativ hochwertige, vielfältige und gut kommentierte Datensätze angewiesen. Die Erfassung solcher Datensätze in den Biowissenschaften und der Biotechnologie kann aufgrund verschiedener Faktoren eine Herausforderung sein. Erstens weisen biologische Daten oft eine hohe Dimensionalität, Heterogenität und Komplexität auf, was es schwierig macht, alle relevanten Merkmale genau zu erfassen. Darüber hinaus können Datensätze in ihrer Größe begrenzt sein oder Verzerrungen aufweisen, z. B. weil bestimmte Populationen oder Versuchsbedingungen unterrepräsentiert sind. Darüber hinaus kann der Zugriff auf geschützte oder sensible Daten zu Forschungszwecken rechtliche und ethische Herausforderungen mit sich bringen. Diese Einschränkungen können die Entwicklung und Verallgemeinerung von KI-Modellen in den Biowissenschaften und der Biotechnologie behindern.

Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit — Abbildung der Daten

Eine weitere große Herausforderung bei der Anwendung von KI in Biowissenschaften und Biotechnologie ist die mangelnde Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit von KI-Modellen. Deep-Learning-Techniken, wie z. B. neuronale Netze, erreichen zwar bei verschiedenen Aufgaben häufig eine Leistung auf dem neuesten Stand der Technik, doch sie sind von Natur aus Black-Box-Modelle, was es schwierig macht, den zugrunde liegenden Entscheidungsprozess zu verstehen. In Bereichen, in denen Transparenz und Interpretierbarkeit von entscheidender Bedeutung sind, wie z. B. klinische Entscheidungsunterstützungssysteme oder die Wirkstoffforschung, beeinträchtigt dieser Mangel an Erklärbarkeit die Vertrauenswürdigkeit und Akzeptanz von KI-Lösungen. Forscher und Aufsichtsbehörden benötigen Methoden, um KI-Vorhersagen zu interpretieren, die Bedeutung von Merkmalen zu verstehen und potenzielle Verzerrungen zu identifizieren, um die Zuverlässigkeit und Sicherheit KI-gesteuerter Anwendungen zu gewährleisten.

Herausforderungen bei der Datenstandardisierung

Einer der Hauptmängel der KI in den Biowissenschaften und der Biotechnologie betrifft Fragen der Datenstandardisierung. Biologische Daten stammen oft aus unterschiedlichen Quellen, einschließlich verschiedener Labors, Experimente und Datengenerierungstechniken. Infolgedessen stellt das Fehlen standardisierter Datenformate, Anmerkungen und Metadaten die KI-Algorithmen vor erhebliche Herausforderungen. Inkonsistente Datenformate und Strukturen behindern die Interoperabilität und erschweren die Integration und Analyse von Datensätzen aus mehreren Quellen.

Darüber hinaus erschweren Unterschiede in der Datenqualität, den Vorverarbeitungsmethoden und den Versuchsprotokollen den Standardisierungsprozess weiter. KI-Modelle können ohne standardisierte Daten möglicherweise Schwierigkeiten haben, datensatzübergreifend zu verallgemeinern, was zu verzerrten oder unzuverlässigen Vorhersagen führt. Die Bewältigung der Herausforderungen bei der Datenstandardisierung erfordert konzertierte Anstrengungen zur Entwicklung und Einführung standardisierter Formate, Ontologien und Metadatenschemata für die Darstellung biologischer Daten. Kooperationsinitiativen wie die FAIR-Prinzipien (auffindbar, zugänglich, interoperabel, wiederverwendbar), zielen darauf ab, die Datenstandardisierung zu fördern und den Austausch und die Wiederverwendung von Daten in der Biowissenschaftsbranche zu erleichtern.

Durch die Förderung der Datenstandardisierung können Forscher die Zuverlässigkeit, Reproduzierbarkeit und Interoperabilität von KI-gestützten Analysen in Biowissenschaften und Biotechnologie verbessern und so letztlich wissenschaftliche Entdeckungen und Innovationen beschleunigen.

Nachhaltiger Weg in die Zukunft mit systematischer KI

Um in den kommenden Jahren eine nachhaltige und systematische KI-Implementierung in der Biotech-Industrie und in Life-Science-Labors zu erreichen, müssen mehrere wichtige Maßnahmen ergriffen werden:

1. Investieren Sie in Dateninfrastruktur und Standardisierung: Richten Sie eine robuste Dateninfrastruktur ein, um die Speicherung, Verwaltung und gemeinsame Nutzung verschiedener biologischer Datensätze zu unterstützen. Implementieren Sie Protokolle, Ontologien und Metadatenschemata zur Datenstandardisierung, um die Interoperabilität und Konsistenz aller Datensätze sicherzustellen. Investieren Sie in Datenkuratierungs-, Annotations- und Qualitätskontrollprozesse, um die Datenintegrität und Zuverlässigkeit zu gewährleisten.
2. Entwickeln Sie KI-Talente und -Expertise: Investieren Sie in Schulungsprogramme und Weiterbildungsmöglichkeiten, um KI-Fachwissen in Biotech- und Life-Science-Labors aufzubauen. Bieten Sie interdisziplinäre Schulungen in Biologie, Computerwissenschaften und KI-Methoden an, um Forscher mit den Fähigkeiten und Kenntnissen auszustatten, die für den effektiven Einsatz von KI erforderlich sind. Fördern Sie die Zusammenarbeit zwischen Biologen, Datenwissenschaftlern und KI-Forschern, um den Wissensaustausch und interdisziplinäre Innovationen zu fördern.
3. Förderung ethischer und verantwortungsvoller KI-Praktiken: Etablieren Sie ethische Richtlinien und regulatorische Rahmenbedingungen für KI-Anwendungen in Biotechnologie und Biowissenschaften. Stellen Sie sicher, dass die Datenschutzbestimmungen, Datensicherheitsstandards und ethischen Grundsätze für die KI-Forschung und -Entwicklung eingehalten werden. Fördern Sie eine Kultur der Transparenz, Rechenschaftspflicht und des verantwortungsvollen Einsatzes von KI mit Mechanismen zur Berücksichtigung ethischer Bedenken und zur Minderung potenzieller Vorurteile bei KI-Algorithmen.
4. Erleichtern Sie den Datenaustausch und die Zusammenarbeit: Förderung des Datenaustauschs und der Zusammenarbeit zwischen Biotech- und Life-Science-Labors, um den Datenaustausch, Tools und Methoden zu erleichtern. Richten Sie Vereinbarungen über den Datenaustausch, kollaborative Forschungsnetzwerke und Open-Access-Plattformen für den Austausch von Datensätzen, KI-Modellen und Forschungsergebnissen ein. Fördern Sie die vorwettbewerbliche Zusammenarbeit und den Wissensaustausch, um wissenschaftliche Entdeckungen und Innovationen zu beschleunigen.
5. Entwickeln Sie robuste KI-Lösungen für bestimmte Anwendungen: Investieren Sie in die Entwicklung KI-gesteuerter Lösungen, die auf bestimmte Anwendungen und Forschungsbereiche in Biotechnologie und Biowissenschaften zugeschnitten sind. Konzentrieren Sie sich darauf, domänenspezifische Herausforderungen wie Wirkstoffforschung, personalisierte Medizin, Genomik und biomedizinische Bildgebung durch KI-gestützte Ansätze anzugehen. Arbeiten Sie mit Industriepartnern, akademischen Einrichtungen und Technologieanbietern zusammen, um gemeinsam KI-Lösungen zu entwickeln und zu validieren, die den besonderen Bedürfnissen der Life-Science-Community entsprechen.
6. Stellen Sie Interoperabilität und Skalierbarkeit sicher: Entwerfen Sie KI-Systeme unter Berücksichtigung von Interoperabilität und Skalierbarkeit, um die Integration in bestehende Workflows und Infrastrukturen zu erleichtern. Setzen Sie Open-Source-Standards und modulare Architekturen ein, um eine nahtlose Integration mit Laborautomatisierungssystemen, Datenverwaltungsplattformen und Analysetools zu ermöglichen. Stellen Sie sicher, dass KI-Lösungen skalierbar sind, um wachsenden Datenmengen, sich ändernden Forschungsanforderungen und neuen Technologien gerecht zu werden.
7. Bewerten Sie Leistung und Wirkung: Implementieren Sie Mechanismen zur Bewertung der Leistung und Wirkung von KI-Implementierungen in Biotech- und Life-Science-Labors. Definieren Sie wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) und Metriken, um die Effektivität, Effizienz und Zuverlässigkeit von KI-Lösungen bei der Erreichung der gewünschten Ergebnisse zu messen. Führen Sie regelmäßige Bewertungen, Audits und Überprüfungen durch, um Bereiche zu identifizieren, in denen Verbesserungs- und Optimierungsbedarf besteht.
8. Förderung der technischen Vielfalt: Förderung der technischen Wissensvielfalt bei der KI-Forschung und -Entwicklung in den Labors. Fördern Sie die Vielfalt bei der Rekrutierung von KI-Talenten, Forschungskooperationen und Führungspositionen. Stellen Sie sicher, dass unterschiedliche Perspektiven, Hintergründe und Fachkenntnisse vertreten sind, um Innovationen voranzutreiben.

Zusammenfassung

Durch diese Maßnahmen können Biotech- und Life-Science-Labore einen nachhaltigen und systematischen Weg zur KI-Implementierung beschreiten, der es ihnen ermöglicht, das volle Potenzial der KI-Technologien auszuschöpfen, um wissenschaftliche Entdeckungen zu beschleunigen, die Gesundheitsergebnisse zu verbessern und globale Gesundheitsprobleme zu bewältigen. Wenn Sie daran interessiert sind, mehr über die Implementierung von KI in Ihrem Labor und/oder Unternehmen zu erfahren, kontaktiere eLabNext hier, um zu besprechen, wie wir helfen können.