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

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

25%, 50%, 70%? 

Einerseits könnte die KI zu präziseren Daten führen, was die Entwicklung von Biotech- und Pharmalösungen rationaler machen könnte und somit mehr Arbeit im Nasslabor bedeuten würde. Andererseits könnte die KI so prädiktiv sein, dass der Bedarf an Arbeiten im Nasslabor abnimmt. Kurzfristig wird es je nach KI-Anwendung wahrscheinlich ein Gleichgewicht zwischen diesen beiden Szenarien geben. Ungeachtet dessen konzentrieren sich die ausgelagerte Datengenerierung und -analyse und viele Unternehmen, die bei der Arbeit im Nasslabor Geld sparen wollen, zunehmend auf die Implementierung eines starken, grundlegenden und systematischen Strategie für das digitale Labor. Letztlich werden viele Labore eine Entscheidung treffen müssen digitale Entscheidung über ihren Digitalisierungsgrad und die Einführung von systematischer KI.

Digitale Entscheidung mit systematischer KI

Die Menschen vertrauen immer mehr auf die Daten, die uns zur Verfügung gestellt werden, vor allem, wenn sie der Datenquelle vertrauen. Google ist zum Beispiel das Vertrauen der meisten Amerikaner. Wenn man eine Frage googelt und die ersten zwei bis drei Zeilen eines Suchergebnisses liest, akzeptieren viele Nutzer diesen Inhalt als Wahrheit. Für tiefgreifendes maschinelles Lernen und Analysen, die Daten abbilden und Tausende miteinander verbundener Datenpunkte analysieren, wird Vertrauen aufgebaut und erfordert Tests und Validierung. 

Labors, die schon vor Jahren in die Strukturierung ihrer Daten investiert haben, befinden sich jetzt in einer perfekten Position für exponentielles Wachstum. Neue Labore, die mit der Arbeit beginnen, haben die 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 ermöglicht und schaffen wird.

Was ist systematische KI?

Systematische KI ist der organisierte und strukturierte Ansatz zur Entwicklung und Implementierung von Systemen der künstlichen Intelligenz (KI). Sie umfasst die sorgfältige Planung, Ausführung und Bewertung von KI-Initiativen, um bestimmte Ziele zu erreichen oder bestimmte Probleme systematisch zu lösen.

Schlüsselaspekte der systematischen AI

Für Labore, die systematische KI implementieren, kann die Befolgung dieses 8-stufigen organisierten Prozesses sicherstellen, dass Sie den größten Nutzen aus Ihren Bemühungen ziehen:

1. Problemdefinition: Systematische KI beginnt mit einer klaren Definition des Problems oder Ziels, das das KI-System angehen soll. Dazu gehört es, den Kontext des Bereichs zu verstehen, die Bedürfnisse der Beteiligten zu ermitteln und messbare Ziele und Erfolgskriterien festzulegen.
2. Datenerfassung und -aufbereitung: Daten spielen in KI-Systemen eine entscheidende Rolle. Bei der systematischen KI geht es darum, relevante Daten aus verschiedenen Quellen zu erfassen, ihre Qualität sicherzustellen und sie so aufzubereiten, dass 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. Dazu kann es gehören, mit verschiedenen Algorithmen zu experimentieren, Parameter abzustimmen und die Leistung zu optimieren.
4. Modelltraining und Validierung: Sobald der Algorithmus ausgewählt ist, umfasst die systematische KI das Training des KI-Modells auf den vorbereiteten Daten und die Validierung seiner Leistung anhand geeigneter Bewertungsmetriken. Dies kann Techniken wie Kreuzvalidierung, Holdout-Validierung oder Bootstrapping umfassen.
5. Einsatz und Integration: Bei der systematischen KI geht es darum, das trainierte KI-Modell in Produktionsumgebungen einzusetzen und es in bestehende Systeme oder Arbeitsabläufe zu integrieren. Dies kann die Zusammenarbeit mit IT-Teams, Softwareingenieuren und Fachexperten erfordern, um eine nahtlose Integration und Funktionalität sicherzustellen.
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. Dazu kann die Überwachung von Datendrift, Modellverschlechterung und Systemleistung gehören, um Probleme zu erkennen und proaktiv anzugehen.
7. Ethische und regulatorische Erwägungen: Systematische KI erfordert die Berücksichtigung ethischer und rechtlicher Aspekte während des gesamten Lebenszyklus der KI-Entwicklung. Dazu gehören die Gewährleistung von Fairness, Transparenz, Rechenschaftspflicht und Datenschutz in KI-Systemen sowie die Einhaltung einschlägiger Vorschriften und Normen.
8. Kontinuierliche Verbesserung: Systematische KI beinhaltet die kontinuierliche Wiederholung und Verbesserung von KI-Systemen auf der Grundlage von Feedback, neuen Daten und sich entwickelnden Anforderungen. Dazu kann es gehören, Modelle neu zu trainieren, Algorithmen zu aktualisieren oder Systeme neu zu entwerfen, um veränderten Anforderungen gerecht zu werden und die Leistung zu verbessern.

Mit einem systematischen Ansatz können Unternehmen KI effektiv nutzen, um komplexe Herausforderungen zu bewältigen, Innovationen voranzutreiben und die gewünschten Ergebnisse in verschiedenen Bereichen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen oder der Fertigung zu erzielen.

Systematische AI in Biotechnologie und Biowissenschaften

Systematische KI in der Biotechnologie und den Biowissenschaften bezieht sich auf die ganzheitliche Integration von Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) in verschiedene Aspekte der Forschung, Entwicklung und Anwendung in diesen Bereichen. Dabei geht es um die Nutzung von KI-Methoden und -Techniken zur Bewältigung komplexer Herausforderungen und Möglichkeiten in der Arzneimittelforschung, personalisierten Medizin, Genomik, Bioinformatik und biomedizinischen Bildgebung. 

Hier sehen Sie, wie sich die systematische KI in den Biowissenschaften und der Biotechnologie manifestiert:

• Entdeckung und Entwicklung von Arzneimitteln: Systematische KI in der Arzneimittelforschung beinhaltet die Nutzung von KI Algorithmen für verschiedene AufgabenDazu gehören virtuelles Screening, Target-Identifizierung, Lead-Optimierung und pharmakologische Modellierung. Durch die Analyse umfangreicher biologischer und chemischer Daten kann die KI die Arzneimittelentdeckung beschleunigen, vielversprechende Arzneimittelkandidaten identifizieren und die therapeutische Wirksamkeit bei gleichzeitiger Minimierung unerwünschter Wirkungen optimieren.
• Personalisierte Medizin: Systematische KI ermöglicht die Entwicklung von Ansätze der personalisierten Medizin die auf individuelle Patientenmerkmale wie genetische Ausstattung, molekulare Profile und Krankheitsgeschichte zugeschnitten sind. KI-Algorithmen analysieren Patientendaten zur Vorhersage der Krankheitsanfälligkeit, zur Stratifizierung von Patientengruppen, zur Optimierung von Behandlungsschemata und zur Ermittlung von Biomarkern für die Frühdiagnose und Prognose.
• Genomik und Bioinformatik: Im Genomik und BioinformatikSystematische KI erleichtert die Analyse und Interpretation genomischer Daten, einschließlich DNA-Sequenzierung, Genexpressionsprofilierung und Analyse genetischer Variationen. KI-Algorithmen können genetische Varianten, die mit Krankheiten in Verbindung stehen, identifizieren, genregulatorische Netzwerke charakterisieren und die funktionellen Folgen von Genmutationen vorhersagen und so unser Verständnis komplexer biologischer Systeme verbessern.
• Biomedizinische Bildgebung und Diagnostik: Systematische KI verbessert biomedizinische Bildgebung und Diagnostik, indem sie die automatische Bildanalyse, Merkmalsextraktion und Mustererkennung in medizinischen Bildern ermöglichen. KI-gestützte Bildgebungsverfahren wie Deep Learning-basierte Bildklassifizierung und -segmentierung verbessern die Diagnosegenauigkeit, ermöglichen die Früherkennung von Krankheiten und unterstützen die Behandlungsplanung in der Radiologie, Pathologie und medizinischen Bildgebung.
• Integration und Analyse biologischer Daten: Systematische KI integriert verschiedene biologische Datensätzeeinschließlich genomischer, transkriptomischer, proteomischer und metabolomischer Daten, um zugrunde liegende molekulare Mechanismen und biologische Pfade aufzudecken. KI-gestützte Ansätze wie die Netzwerkanalyse, die Anreicherung von Stoffwechselwegen und die Multi-omics-Integration dienen der Aufklärung komplexer Wechselwirkungen innerhalb biologischer Systeme, der Ermittlung neuer therapeutischer Ziele und der Vorhersage von Arzneimittelwirkungen.
• Systeme zur Unterstützung klinischer Entscheidungen: Systematische KI entwickelt sich Systeme zur Unterstützung klinischer Entscheidungen die Fachkräfte im Gesundheitswesen bei der Diagnose von Krankheiten, der Vorhersage von Patientenergebnissen und der Optimierung von Behandlungsentscheidungen unterstützen. KI-Algorithmen analysieren Patientendaten aus elektronischen Gesundheitsakten, medizinischer Bildgebung und tragbaren Geräten, um evidenzbasierte Empfehlungen zu geben, die Gesundheitsversorgung zu verbessern und die Patientenergebnisse zu steigern.
• Einhaltung von Vorschriften und Sicherheit: Systematische AI gewährleistet die Einhaltung von rgesetzliche Anforderungen und Sicherheitsstandards in Biowissenschaften und Biotech-Anwendungen. KI-gesteuerte Tools helfen bei der Einreichung von Zulassungsanträgen, der Überwachung von Nebenwirkungen, der Pharmakovigilanz und der Bewertung der Arzneimittelsicherheit und verbessern die Transparenz, die Verantwortlichkeit und die Einhaltung von Vorschriften während des gesamten Produktlebenszyklus.

Insgesamt nutzt die systematische KI in den Biowissenschaften und der Biotechnologie KI-Technologien umfassend, um wissenschaftliche Entdeckungen zu beschleunigen, die Gesundheitsversorgung zu verbessern und globale Gesundheitsprobleme anzugehen. Durch die Nutzung der KI in Forschung, Entwicklung und Anwendung treibt systematische KI Innovationen voran, fördert die Zusammenarbeit und verändert die Zukunft von Medizin und Biotechnologie.

Unzulänglichkeiten der systematischen KI

Datenqualität und -verfügbarkeit

KI-Algorithmen sind in hohem Maße auf hochwertige, vielfältige und gut kommentierte Datensätze für Training und Validierung angewiesen. Die Beschaffung solcher Datensätze in Biowissenschaften und Biotechnologie kann aufgrund verschiedener Faktoren eine Herausforderung darstellen. 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 unter Verzerrungen leiden, z. B. weil bestimmte Populationen oder Versuchsbedingungen unterrepräsentiert sind. Außerdem kann der Zugang zu geschützten oder sensiblen Daten für die Forschung rechtliche und ethische Probleme mit sich bringen. Diese Einschränkungen können die Entwicklung und Verallgemeinerung von KI-Modellen in Biowissenschaften und Biotechnologie behindern.

Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit - Kartierung der Daten

Eine weitere große Herausforderung bei der Anwendung von KI in Biowissenschaften und Biotechnologie ist die mangelnde Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit von KI-Modellen. Während Deep-Learning-Techniken wie neuronale Netze bei verschiedenen Aufgaben oft Spitzenleistungen erzielen, sind sie 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. bei klinischen Entscheidungsunterstützungssystemen oder der Arzneimittelforschung, beeinträchtigt diese mangelnde Erklärbarkeit die Vertrauenswürdigkeit und Akzeptanz von KI-Lösungen. Forscher und Regulierungsbehörden benötigen Methoden, um KI-Vorhersagen zu interpretieren, die Bedeutung von Merkmalen zu verstehen und potenzielle Verzerrungen zu erkennen, um die Zuverlässigkeit und Sicherheit von KI-gestützten Anwendungen zu gewährleisten.

Herausforderungen bei der Datenstandardisierung

Eines der Hauptdefizite der KI in den Biowissenschaften und der Biotechnologie liegt in der Standardisierung von Daten. Biologische Daten stammen oft aus unterschiedlichen Quellen, einschließlich verschiedener Labore, Experimente und Datengenerierungstechniken. Das Fehlen standardisierter Datenformate, Annotationen und Metadaten stellt die KI-Algorithmen vor erhebliche Herausforderungen. Uneinheitliche Datenformate und -strukturen behindern die Interoperabilität und erschweren die Integration und Analyse von Datensätzen aus verschiedenen Quellen. 

Darüber hinaus erschweren Unterschiede in der Datenqualität, den Vorverarbeitungsmethoden und den Versuchsprotokollen den Standardisierungsprozess zusätzlich. KI-Modelle können ohne standardisierte Daten nur schwer über Datensätze hinweg verallgemeinern, was zu verzerrten oder unzuverlässigen Vorhersagen führt. Die Bewältigung der Herausforderungen bei der Datenstandardisierung erfordert konzertierte Anstrengungen zur Entwicklung und Annahme standardisierter Formate, Ontologien und Metadatenschemata für die Darstellung biologischer Daten. Gemeinsame Initiativen, wie zum Beispiel die FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) GrundsätzeZiel ist es, die Standardisierung von Daten zu fördern und die gemeinsame Nutzung und Wiederverwendung von Daten in der biowissenschaftlichen Gemeinschaft zu erleichtern. 

Durch die Förderung der Datenstandardisierung können Forscher die Zuverlässigkeit, Reproduzierbarkeit und Interoperabilität KI-gestützter Analysen in den Biowissenschaften und der Biotechnologie verbessern und damit letztlich die wissenschaftliche Entdeckung und Innovation beschleunigen.

Nachhaltiger Weg in die Zukunft mit systematischer KI

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

1. Investitionen in Dateninfrastruktur und Standardisierung: Aufbau einer robusten Dateninfrastruktur zur Unterstützung der Speicherung, Verwaltung und gemeinsamen Nutzung verschiedener biologischer Datensätze. Implementierung von Datenstandardisierungsprotokollen, Ontologien und Metadatenschemata zur Gewährleistung der Interoperabilität und Konsistenz von Datensätzen. Investitionen in die Kuratierung, Kommentierung und Qualitätskontrolle von Daten, um die Integrität und Zuverlässigkeit der Daten zu gewährleisten.
2. Entwicklung von KI-Talenten und Fachwissen: Investitionen in Schulungsprogramme und berufliche Entwicklungsmöglichkeiten zum Aufbau von KI-Fachwissen in Biotech- und Biowissenschaftslabors. Bieten Sie interdisziplinäre Schulungen in Biologie, Computerwissenschaften und KI-Methoden an, um Forschern die Fähigkeiten und das Wissen zu vermitteln, das sie benötigen, um KI effektiv zu nutzen. Förderung der Zusammenarbeit zwischen Biologen, Datenwissenschaftlern und KI-Forschern, um den Wissensaustausch und die interdisziplinäre Innovation zu fördern.
3. Förderung ethischer und verantwortungsvoller KI-Praktiken: Festlegung von ethischen Richtlinien und rechtlichen Rahmenbedingungen für KI-Anwendungen in der Biotechnologie und den Biowissenschaften. Sicherstellung der Einhaltung von Datenschutzbestimmungen, Datensicherheitsstandards und ethischen Grundsätzen für die KI-Forschung und -Entwicklung. Förderung einer Kultur der Transparenz, der Rechenschaftspflicht und des verantwortungsvollen Einsatzes von KI, mit Mechanismen, die ethische Bedenken ausräumen und potenzielle Verzerrungen in KI-Algorithmen abmildern.
4. Erleichterung des Datenaustauschs und der Zusammenarbeit: Förderung des Datenaustauschs und der Zusammenarbeit zwischen Biotech- und Biowissenschaftslabors, um den Austausch von Daten, Tools und Methoden zu erleichtern. Einrichtung von Vereinbarungen über die gemeinsame Nutzung von Daten, kollaborativen Forschungsnetzwerken und frei zugänglichen Plattformen für die gemeinsame Nutzung von Datensätzen, KI-Modellen und Forschungsergebnissen. Förderung der vorwettbewerblichen Zusammenarbeit und des Wissensaustauschs, um wissenschaftliche Entdeckungen und Innovationen zu beschleunigen.
5. Entwicklung robuster KI-Lösungen für spezifische Anwendungen: Investitionen in die Entwicklung von KI-gestützten Lösungen, die auf spezifische Anwendungen und Forschungsbereiche in der Biotechnologie und den Biowissenschaften zugeschnitten sind. Konzentration auf die Bewältigung bereichsspezifischer Herausforderungen wie Arzneimittelforschung, personalisierte Medizin, Genomik und biomedizinische Bildgebung durch KI-gestützte Ansätze. Zusammenarbeit mit Partnern aus der Industrie, akademischen Einrichtungen und Technologieanbietern, um gemeinsam KI-Lösungen zu entwickeln und zu validieren, die den besonderen Anforderungen der Biowissenschaften entsprechen.
6. Gewährleistung von Interoperabilität und Skalierbarkeit: Entwicklung von KI-Systemen mit Blick auf Interoperabilität und Skalierbarkeit, um die Integration in bestehende Arbeitsabläufe und Infrastrukturen zu erleichtern. Setzen Sie auf Open-Source-Standards und modulare Architekturen, um eine nahtlose Integration mit Laborautomatisierungssystemen, Datenmanagementplattformen und Analysetools zu ermöglichen. Sicherstellen, dass KI-Lösungen skaliert werden können, um wachsende Datenmengen, sich entwickelnde Forschungsanforderungen und neue Technologien zu berücksichtigen.
7. Bewerten Sie Leistung und Wirkung: Einführung von Mechanismen zur Bewertung der Leistung und der Auswirkungen von KI-Implementierungen in biotechnologischen und biowissenschaftlichen Labors. Definition von wichtigen Leistungsindikatoren (KPIs) und Metriken zur Messung der Effektivität, Effizienz und Zuverlässigkeit von KI-Lösungen bei der Erreichung der gewünschten Ergebnisse. Durchführung regelmäßiger Bewertungen, Audits und Überprüfungen, um Bereiche für Verbesserungen und Optimierungen zu ermitteln.
8. Förderung der technischen Vielfalt: Förderung der Vielfalt der technischen Kenntnisse in der KI-Forschung und -Entwicklung in den Labors. Förderung der Vielfalt bei der Rekrutierung von KI-Talenten, Forschungskooperationen und Führungspositionen. Sicherstellen, dass verschiedene Perspektiven, Hintergründe und Fachkenntnisse vertreten sind, um Innovationen voranzutreiben.

Zusammenfassung

Mit diesen Maßnahmen können Biotech- und Biowissenschaftslabors einen nachhaltigen und systematischen Weg zur KI-Implementierung einschlagen, der es ihnen ermöglicht, das volle Potenzial von KI-Technologien zu nutzen, um wissenschaftliche Entdeckungen zu beschleunigen, die Gesundheitsversorgung zu verbessern und globale Gesundheitsprobleme anzugehen. Wenn Sie daran interessiert sind, mehr über die Implementierung von KI in Ihrem Labor und/oder Unternehmen zu erfahren, Kontakt zu eLabNext hier, um zu besprechen, wie wir helfen können.