10 étapes pratiques pour utiliser l'IA dans votre laboratoire de recherche

Parfois, des mots à la mode tels que « intelligence artificielle » ou « réseau neuronal » peuvent prendre le dessus. Il suffit de regarder l'explosion et le succès de ChatGPT, que nous avons utilisés pour trouver de l'inspiration pour notre blog « 10 raisons pour lesquelles vous devriez numériser les opérations de votre laboratoire. » Le blog ci-dessous décrit les mesures à prendre pour exploiter la puissance du Big Data, de l'apprentissage automatique et bien plus encore dans le domaine des sciences de la vie.

Au-delà des mots à la mode : quelques définitions

Mais avant de plonger dans le vif du sujet, voici quelques définitions claires :

• Intelligence artificielle (IA): Fait référence à la simulation de l'intelligence humaine dans des machines pour penser comme les humains et imiter leurs actions. Les objectifs de l'IA incluent l'apprentissage, le raisonnement et la perception sans intervention humaine.
• Apprentissage automatique (ML): sous-domaine de l'IA axé sur l'apprentissage supervisé, non supervisé ou renforcé qui permet aux ordinateurs d'effectuer des opérations de reconnaissance de formes, de prédire, de classer des données, etc. sans programmation explicite
• Apprentissage profond: sous-domaine du machine learning qui utilise des réseaux de neurones (voir ci-dessous pour la définition) pour apprendre à reconnaître les images et le traitement de la parole ou du langage naturel à partir de grandes quantités de données.
• Réseau neuronal : Modèle informatique (inspiré de l'architecture et du fonctionnement du cerveau humain) composé de couches de nœuds interconnectés qui traitent et transmettent des informations. Grâce à l'analyse des données d'entrée, ces modèles peuvent identifier des relations complexes dans les données.
• Mégadonnées : D'IMPORTANTS volumes de données structurées et non structurées qui sont difficiles à gérer ou à analyser pour les scientifiques, les équipes et les organisations à l'aide de techniques traditionnelles.

L'IA dans un laboratoire de recherche en sciences de la vie

L'IA, ses sous-domaines et les mégadonnées ont fait des percées dans de nombreux aspects des sciences biologiques et biomédicales, notamment la découverte et le développement de médicaments, la médecine de précision, la génomique, la transcriptomique, etc.

Et les résultats sont assez impressionnants : regardez ce que AlphaFold l'a fait pour la prédiction 3D de la structure des protéines.

Bien que puissante, l'IA n'en est qu'à ses débuts, son adoption généralisée et désinvolte dans tous les domaines de la recherche et de la médecine. Les algorithmes ML et DL peuvent être soumis à biais de données sur la base de l'ensemble de données de formation, des difficultés à interpréter les prévisions et un manque général de directives claires ou de standardisation.

Oui, l'application de l'IA aux sciences de la vie ressemble au « Far West », les chercheurs et les acteurs du domaine ayant besoin de conseils pratiques.

Mise en œuvre de l'intelligence artificielle dans les laboratoires : 10 étapes

Alors que de plus en plus de laboratoires et d'organisations s'intéressent à la mise en œuvre d'algorithmes d'IA, il est essentiel de garantir une documentation, des rapports et des analyses clairs. Les équipes de bioinformatique et de science des données doivent être pleinement impliquées, car leur expérience en matière de codage, d'informatique, d'API et de SDK est inestimable pour cette tâche.

Un autre facteur essentiel est l'utilisation de plateformes numériques pour une gestion des données transparente et sécurisée et une intégration facile avec d'autres outils informatiques, tels que les programmes AI, ML ou DL.

Chez ElabNext, nous sommes déterminés à numériser tous les laboratoires. Et au fur et à mesure que le domaine de l'IA s'est développé, nous avons vu ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas.

Ci-dessous, nous avons synthétisé dix étapes pour implémenter des outils d'IA dans votre laboratoire.

Étape #1 : Identifiez le problème ou la question

Qu'essayez-vous de résoudre avec l'IA ou le ML ? Compte tenu des problèmes auxquels ces algorithmes ont été appliqués, il existe un nombre croissant de solutions AI/ML prêtes à l'emploi pour l'analyse et la visualisation des données.

Par exemple, des programmes tels que Modicus Prime ou PipSqueak Pro peut être utilisé pour l'analyse d'images ; Biomage peut être utilisé pour l'analyse de cellules uniques ; et Immunomind peut être utilisé pour la multi-omique pilotée par l'IA.

Étape #2 : Recherchez les modèles ou outils logiciels d'IA/ML disponibles

Nous avons mentionné quelques outils ci-dessus, mais tenez compte de la précision, de la rapidité et de la facilité d'utilisation avant de choisir une solution. Il est également essentiel de rechercher le niveau de support, les ressources (telles que des didacticiels et des forums de dépannage) et les données de validation de concept disponibles pour l'outil.

Et s'il n'existe pas de solution prête à l'emploi, vous serez peut-être obligé de développer un modèle personnalisé adapté à votre problème.

Étape #3 : Évaluez vos données et déterminez si elles sont appropriées

Tenez compte de la qualité, de la quantité, de la structure et des biais ou limites éventuels de vos données. Vous devrez peut-être collecter des données supplémentaires ou nettoyer et prétraiter les données existantes pour les adapter à l'analyse. La standardisation est également cruciale pour cette étape, car elle permet de garantir la cohérence et la comparabilité des données entre les différentes sources et les différents échantillons.

Étape #4 : Élaborez un plan de test pour valider la précision et la fiabilité

La validation dans le domaine des sciences de la vie est essentielle pour s'appuyer sur une technique permettant de générer des résultats précis. Grâce aux outils d'intelligence artificielle et de machine learning, vous pouvez diviser vos données en ensembles d'entraînement et de tests afin d'évaluer les performances. Il existe d'autres moyens de tester l'outil ou le modèle AI/ML. Assurez-vous simplement d'avoir un plan de test et assurez-vous qu'il inclut des tests sur les valeurs aberrantes des données afin d'évaluer les vulnérabilités du modèle ou de l'appareil que vous implémentez.

Étape #5 : Entraînez votre modèle d'IA/ML à l'aide des données que vous avez préparées

Si vous avez créé un modèle d'IA/ML à partir de zéro, l'étape suivante consiste à lui apprendre à reconnaître des modèles ou à effectuer d'autres tâches. L'objectif est de trouver les paramètres optimaux qui correspondent le mieux aux données, de minimiser les erreurs et de donner de bons résultats sur les données de test.

Étape #6 : Testez et validez votre modèle AI/ML

Les tests sur un ensemble de données distinct de celui utilisé pour la formation constituent la prochaine étape de la validation d'un modèle d'IA/ML. Cela permet de déterminer l'exactitude, la précision et le rappel du modèle. La phase de validation consiste à ajuster les paramètres du modèle et à évaluer ses performances afin d'éviter le surajustement, lorsque le modèle donne de bons résultats sur les données d'entraînement mais de mauvais sur les données de test.

Étape #7 : Intégrez l'outil AI/ML dans le flux de travail de votre laboratoire

Réfléchissez à la manière dont vous utiliserez les résultats des analyses IA/ML dans vos processus de laboratoire préexistants. L'outil doit être compatible avec l'infrastructure et les logiciels existants du laboratoire, en particulier avec toutes les plateformes numériques utilisées pour la gestion de l'information.

Étape #8 : Surveiller et évaluer les performances continues

Bien que votre modèle d'IA/ML puisse initialement fournir une analyse pertinente et de haute qualité, les performances peuvent varier et les priorités des laboratoires peuvent changer. Une surveillance continue et une mise à jour des modèles sont nécessaires pour garantir que les indicateurs de performance sont atteints et que le modèle reste pertinent par rapport à l'évolution des besoins du laboratoire.

Étape #9 : Mettre à jour et affiner le modèle AI/ML

L'amélioration des performances est une étape cruciale du cycle de vie d'un outil ou d'un modèle d'IA/ML. Cela peut impliquer des tests avec de nouvelles données, une nouvelle formation avec de nouvelles données et une revalidation des performances. Vous pouvez également ajuster les paramètres ou les architectures des modèles pour affiner les performances.

Étape #10 : Garantir la conformité

L'IA et le ML sont encore de nouveaux outils dans les sciences de la vie et dans d'autres secteurs. Pour protéger vos données, respectez les réglementations telles que le RGPD et la HIPAA. Il existe également des implications éthiques dues au biais de décision dans les modèles d'IA/ML non validés ou inexacts. Pour les éviter, mettez en œuvre un processus de contrôle de la qualité impliquant des évaluations régulières des performances et les principales parties prenantes.

Conclusion

L'IA, le Ml, le DL et les « mégadonnées » sont là pour rester dans les sciences de la vie.

Les étapes ci-dessus peuvent vous aider, vous et votre équipe, à passer à la mise en œuvre de l'IA pour répondre à vos questions de recherche. Des solutions prêtes à l'emploi pour des questions de recherche courantes peuvent exister. Cependant, vous devrez peut-être travailler avec des biologistes informatiques et des bioinformaticiens pour développer un nouveau modèle. Nous sommes conscients que la formation, la validation et le test d'un nouveau modèle ne sont pas une mince affaire : cela demande de la concentration, de la patience et une infrastructure de pointe. Pour en savoir plus sur les outils d'application technique AI/ML dans votre laboratoire, lisez le des conseils complets de Lee et coll..

Chez eLabNext, la numérisation des laboratoires est l'avenir et vise à aider les chercheurs, les laboratoires et les organisations à mettre en œuvre des solutions d'IA pour mieux comprendre leurs mégadonnées.

Si vous souhaitez savoir comment vos modèles d'IA/ML peuvent s'interfacer avec vos autres plateformes de laboratoire numériques, contactez nos experts d'eLabNext.