10 praktikable Schritte für den Einsatz von KI in Ihrem Forschungslabor

Manchmal können Schlagworte wie "künstliche Intelligenz" oder "neuronales Netzwerk" ein Eigenleben entwickeln. Schauen Sie sich nur die Explosion und den Erfolg von ChatGPT an, das wir als Inspiration für unseren Blog genutzt haben "10 Gründe, warum Sie Ihren Laborbetrieb digitalisieren sollten". Der nachstehende Blog beschreibt die praktischen Schritte zur Nutzung von Big Data, maschinellem Lernen und mehr in den Biowissenschaften. 

Jenseits von Buzzwords: Ein paar Definitionen

Doch bevor wir uns damit befassen, sollten wir uns einige klare Definitionen zu eigen machen:

• Künstliche Intelligenz (KI): Bezieht sich auf die Simulation menschlicher Intelligenz in Maschinen, die wie Menschen denken und deren Handlungen nachahmen. Zu den Zielen der KI gehören Lernen, logisches Denken und Wahrnehmung ohne menschliches Zutun oder Eingreifen.
• Maschinelles Lernen (ML): Ein Teilbereich der KI, der sich mit überwachtem, unüberwachtem oder verstärktem Lernen befasst und es Computern ermöglicht, Mustererkennung, Vorhersagen, Datenklassifizierung und mehr ohne explizite Programmierung durchzuführen.
• Tiefes Lernen: Ein Teilbereich von ML, der neuronale Netze verwendet (Definition siehe unten), um zu lernen, wie man Bilder und Sprache erkennt oder natürliche Sprache aus großen Datenmengen verarbeitet.
• Neuronales Netz: Ein Computermodell (inspiriert von der Architektur und Funktion des menschlichen Gehirns), das aus Schichten miteinander verbundener Knoten besteht, die Informationen verarbeiten und weiterleiten. Durch die Analyse der Eingabedaten können diese Modelle komplexe Beziehungen in den Daten erkennen.
• Große Daten: GROSSE strukturierte und unstrukturierte Datenmengen, die für Wissenschaftler, Teams und Organisationen mit herkömmlichen Techniken nur schwer zu verwalten oder zu analysieren sind. 

AI in Life Science Forschungslabor

KI, ihre Teilbereiche und Big Data haben in vielen Bereichen der biologischen und biomedizinischen Wissenschaft Einzug gehalten, z. B. bei der Entdeckung und Entwicklung von Arzneimitteln, der Präzisionsmedizin, der Genomik, der Transkriptomik und vielem mehr. 

Und die Ergebnisse sind ziemlich beeindruckend: Sehen Sie sich an, was AlphaFold für die Vorhersage von 3D-Proteinstrukturen getan hat.

Obwohl die KI sehr leistungsfähig ist, steht ihre breite und unbekümmerte Anwendung in allen Bereichen der Forschung und Medizin noch am Anfang. ML- und DL-Algorithmen können anfällig sein für Datenverzerrung auf der Grundlage des Trainingsdatensatzes, Schwierigkeiten bei der Interpretation der Vorhersagen und ein allgemeiner Mangel an klaren Leitlinien oder Standardisierung. 

Ja, die Anwendung von KI in den Biowissenschaften fühlt sich wie der "Wilde Westen" an, und die Forscher und die Branche brauchen eine handlungsfähige Anleitung.

Implementierung von künstlicher Intelligenz in Labors: 10 Schritte

Da immer mehr Labore und Organisationen ihre Zehen in die Implementierung von KI-Algorithmen stecken, ist eine klare Dokumentation, Berichterstattung und Analyse von entscheidender Bedeutung. Bioinformatik- und Data-Science-Teams müssen umfassend einbezogen werden, da ihre Erfahrung mit Kodierung, IT, API und SDK für diese Aufgabe von unschätzbarem Wert ist.

Ein weiterer wesentlicher Faktor ist die Nutzung digitaler Plattformen für eine transparente und sichere Datenverwaltung und die einfache Integration mit anderen Berechnungswerkzeugen wie KI-, ML- oder DL-Programmen.

Bei eLabNext leben wir für die Digitalisierung aller Labore. Und während der Bereich der KI 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 versuchen Sie mit KI oder ML zu lösen? Angesichts der Probleme, auf die diese Algorithmen angewandt wurden, gibt es eine wachsende Zahl von KI-/ML-Lösungen für die Datenanalyse und -visualisierung von der Stange. 

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

Schritt #2: Recherche verfügbarer AI/ML-Softwaremodelle oder -Tools

Wir haben oben einige Tools erwähnt, aber bevor Sie sich für eine Lösung entscheiden, sollten Sie auf Genauigkeit, Geschwindigkeit und Benutzerfreundlichkeit achten. Es ist auch wichtig, den Umfang des Supports, die Ressourcen (z. B. Tutorials und Foren zur Fehlerbehebung) und die für das Tool verfügbaren Proof-of-Concept-Daten zu untersuchen. 

Und wenn es keine Lösung von der Stange gibt, sind Sie möglicherweise gezwungen, ein individuelles Modell zu entwickeln, das auf Ihr Problem zugeschnitten ist.

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

Berücksichtigen Sie die Qualität, Quantität und Struktur Ihrer Daten sowie mögliche Verzerrungen oder Einschränkungen. Möglicherweise müssen Sie zusätzliche Daten erheben oder vorhandene Daten bereinigen und vorverarbeiten, um sie für die Analyse geeignet zu machen. Auch die Standardisierung ist für diesen Schritt von entscheidender Bedeutung, da sie dazu beiträgt, dass die Daten über verschiedene Quellen und Stichproben hinweg konsistent und vergleichbar sind.

Schritt #4: Entwicklung eines Testplans zur Validierung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit

In den Biowissenschaften ist die Validierung von entscheidender Bedeutung, wenn man sich darauf verlassen will, dass eine Technik genaue Ergebnisse liefert. Mit KI-/ML-Tools können Sie Ihre Daten in Trainings- und Testsätze unterteilen, um die Leistung zu bewerten. Es gibt auch andere Möglichkeiten, das KI/ML-Tool oder -Modell zu testen. Achten Sie nur darauf, dass Sie einen Plan für die Tests haben und sicherstellen, dass dieser auch das Testen von Datenausreißern umfasst, um die Schwachstellen des von Ihnen implementierten Modells oder Geräts zu bewerten.

Schritt #5: Trainieren Sie Ihr AI/ML-Modell mit den von Ihnen vorbereiteten Daten

Wenn Sie ein KI/ML-Modell von Grund auf aufgebaut haben, ist der nächste Schritt, ihm beizubringen, Muster zu erkennen oder andere Aufgaben zu erfüllen. Das Ziel ist es, die optimalen Parameter zu finden, die am besten zu den Daten passen, den Fehler minimieren und bei Testdaten gut funktionieren.

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

Der nächste Schritt bei der Prüfung eines KI/ML-Modells ist das Testen mit einem anderen Datensatz als dem, der für das Training verwendet wurde. Dies hilft bei der Bestimmung der Modellgenauigkeit, der Präzision und der Wiedererkennung. In der Validierungsphase werden die Parameter des Modells angepasst und seine Leistung bewertet, um eine Überanpassung zu vermeiden, bei der das Modell in den Trainingsdaten gut, in den Testdaten aber schlecht abschneidet.

Schritt #7: Integrieren Sie das AI/ML-Tool in Ihren Laborarbeitsablauf

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

Schritt #8: Überwachung und Bewertung der laufenden Leistung

Auch wenn Ihr AI/ML-Modell anfangs relevante und hochwertige Analysen liefert, kann die Leistung schwanken und die Prioritäten des Labors können sich ändern. Eine kontinuierliche Überwachung und Modellaktualisierung ist notwendig, um sicherzustellen, dass die Leistungskennzahlen eingehalten werden und das Modell weiterhin für die sich entwickelnden Anforderungen des Labors relevant ist. 

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

Die Verbesserung der Leistung ist ein wichtiger Schritt im Lebenszyklus eines KI/ML-Tools oder -Modells. Dies kann Tests mit neuen Daten, ein erneutes Training mit neuen Daten und eine erneute Validierung der Leistung umfassen. Sie können auch die Parameter oder Architekturen der Modelle anpassen, um die Leistung zu optimieren. 

Schritt #10: Sicherstellung der Einhaltung

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. Es gibt auch ethische Implikationen aufgrund von Entscheidungsfehlern bei nicht validierten oder ungenauen KI/ML-Modellen. Um diese zu vermeiden, sollten Sie einen Qualitätssicherungsprozess einführen, der regelmäßige Leistungsüberprüfungen und wichtige Interessengruppen einschließt.

Schlussfolgerung

KI, MI, DL und "Big Data" sind in den Biowissenschaften nicht mehr wegzudenken. 

Die oben genannten Schritte können Ihnen und Ihrem Team helfen, KI zur Beantwortung Ihrer Forschungsfragen zu implementieren. Für gängige Forschungsfragen gibt es möglicherweise bereits fertige Lösungen. Möglicherweise müssen Sie jedoch mit Computerbiologen und Bioinformatikern zusammenarbeiten, um ein neues Modell zu entwickeln. Wir wissen, dass das Trainieren, Validieren und Testen eines neuen Modells keine Kleinigkeit ist: Es erfordert Konzentration, Geduld und eine hochmoderne Infrastruktur. Weitere Informationen über die technische Anwendung von AI/ML-Tools in Ihrem Labor finden Sie in der umfassende Beratung durch Lee und andere.

Für eLabNext ist die Digitalisierung von Laboren die Zukunft. Wir unterstützen Forscher, Labore und Organisationen bei der Implementierung von KI-Lösungen, um tiefere Einblicke in ihre Big Data zu erhalten.

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