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Digitalización del laboratorio, muestra a muestra

Por Zareh Zurabyan 4 min leer 09 de mayo de 2024

2024 ya se perfila como un año "altamente digital": La IA y la digitalización crecen exponencialmente y aportan nuevas aplicaciones y avances. En el ámbito de las ciencias de la vida, incluidos el académico y el biotecnológico, los laboratorios con 30 años de muestras y datos heredados se ven presionados para digitalizarse y organizarse. 

Todos los días oímos historias de instituciones académicas, sanitarias e industriales muy reputadas e históricas que nos preguntan cómo deben digitalizar sus muestras porque no tienen ni idea de por dónde empezar. Ayer mismo visité un laboratorio de biotecnología con 14 congeladores completamente llenos. Había una media de 80.000 muestras en cada congelador, lo que sumaba aproximadamente 1,1 millones de muestras en total. Los propietarios y autores de las muestras ya no trabajan en la empresa, por lo que el director del laboratorio tuvo que ponerse en contacto con antiguos alumnos para saber qué contienen esas muestras y si tienen algún valor. 

Imagínese un mundo en el que no tenga que hacerlo porque todo está digitalizado. Sólo este proceso ha permitido a la organización mencionada desechar un tercio de las muestras: ¡373.000 muestras eliminadas y 4,6 congeladores liberados! Imagínese la cantidad de dinero que se ahorró gracias a ello. 

No necesitaban nuevos congeladores, sino una mejor gestión de las muestras.

El camino hacia la digitalización del laboratorio

Emprender el viaje hacia la digitalización de un laboratorio, especialmente con un amplio almacenamiento de muestras, puede resultar abrumador. Sin embargo, dividir el proceso en pasos manejables y utilizar herramientas como eLabNext puede agilizar la transición. 

Esta guía práctica de 9 pasos proporciona estrategias detalladas para digitalizar su laboratorio de forma eficaz, muestra a muestra, garantizando un enfoque fluido y sistemático.

1. Realizar una evaluación exhaustiva del inventario: 

Empiece por evaluar a fondo el inventario de muestras de su laboratorio. Documente los tipos de muestras, las condiciones de almacenamiento y la cantidad de muestras almacenadas. Póngase en contacto con todos los IP, solicite aclaraciones sobre los metadatos de las muestras y cree un archivo Excel maestro de sus muestras heredadas. Si actualmente utiliza software obsoleto, exporte todo a CSV o Excel y organícelo. Esta es una excelente oportunidad para hacer limpieza de primavera: Todo lo que no se reclame en el plazo de un mes desde el inicio de este proceso debe desecharse para ahorrar espacio.

2. Desarrollar un marco de priorización: 

Establecer un marco de priorización para determinar qué muestras digitalizar primero. Yo llamo a esas muestras "muestras de alto perfil". Tenga en cuenta factores como la relevancia de las muestras para los proyectos de investigación en curso, la frecuencia de uso, los requisitos normativos o incluso el coste asociado a esas muestras. Colabore con los investigadores y las partes interesadas para recabar opiniones y consenso sobre los criterios de priorización. No tema ser muy directo y orientado al progreso en sus conversaciones.

3. Crear un grupo de trabajo sobre digitalización: 

Cree un grupo de trabajo específico encargado de supervisar el proceso de digitalización. Este equipo debe estar formado por miembros de varios departamentos, incluidos investigadores, directores de laboratorio, especialistas en TI y analistas de datos. Asigne funciones y responsabilidades claras a cada miembro del equipo para garantizar la rendición de cuentas. Usted, como líder, utilizará las metodologías de gestión de proyectos SMART/RACI o AGILE para llevar esto a cabo, ¡con plazos y fechas límite!

4. Normalizar los procesos de introducción de datos: 

Desarrollar procesos y protocolos normalizados de introducción de datos para mantener la coherencia y la precisión en todas las muestras digitalizadas. Definir campos de datos, convenciones de nomenclatura y requisitos de metadatos en colaboración con las partes interesadas. Impartir formación exhaustiva a los miembros del equipo sobre estos protocolos. Las plataformas como eLabNext cuentan con funciones de importación a gran escala y un Equipo de éxito del cliente para ayudarle a importar miles de muestras a la vez. Esta función también le permite convertir los datos existentes a un formato compatible, como hojas de Excel, y utilizar eLabNext para cargar la información de forma eficiente. Realice comprobaciones exhaustivas de validación de datos antes de la importación para garantizar la integridad de los datos.

5. Adoptar un enfoque gradual: 

Adopte un enfoque gradual de la digitalización, empezando con un pequeño subconjunto de muestras antes de ampliarlo. Empiece con un solo congelador, bastidor o estante y amplíe gradualmente a lotes más grandes. Este enfoque minimiza las interrupciones de las actividades de investigación en curso y permite mejoras iterativas.

6. Aplicar medidas rigurosas de control de calidad: Aplicar sólidas medidas de control de calidad para garantizar la exactitud y fiabilidad de los datos digitalizados. Establezca protocolos de validación, comprobación cruzada y auditoría de datos para identificar y rectificar errores con prontitud. Supervise periódicamente los procesos de introducción de datos e imparta formación continua para mitigar los problemas de calidad.

7. 7. Documentar los procedimientos normalizados de trabajo (PNT): 

Documentar procedimientos operativos normalizados (PNT) para los procesos de digitalización y las mejores prácticas. Cree guías detalladas que incluyan protocolos de introducción de datos, pasos para la resolución de problemas e instrucciones de uso del sistema. Mantener un repositorio accesible de procedimientos operativos normalizados con fines de referencia y formación.

8. Fomentar la retroalimentación y la adaptación continuas: 

Fomentar la comunicación abierta y los circuitos de retroalimentación a lo largo del proceso de digitalización. Solicitar periódicamente la opinión de las partes interesadas, incluidos los investigadores y el personal de laboratorio, para identificar los retos y las áreas de mejora. Adaptar las estrategias de digitalización en función de la información recibida para optimizar la eficiencia y la satisfacción de los usuarios.

9. Celebrar los logros y mantener la motivación: 

Este es uno de los atributos más olvidados de este proceso. Los científicos estamos tan centrados en las tareas cotidianas que nos olvidamos de pararnos a oler las rosas y celebrar a las personas que consiguen cosas. Celebre los hitos y logros alcanzados durante el proceso de digitalización para mantener la motivación y la moral. Reconozca los esfuerzos del grupo de trabajo de digitalización y los avances hacia el objetivo final de un laboratorio totalmente digitalizado. Establezca nuevos objetivos y puntos de referencia para mantener el impulso e impulsar la mejora continua.

Resumen

La digitalización de un laboratorio, muestra a muestra, exige un enfoque sistemático y colaborativo. El proceso de digitalización puede gestionarse eficazmente realizando una evaluación exhaustiva del inventario, priorizando las muestras y aprovechando herramientas como eLabNext. Para garantizar la integridad de los datos y la satisfacción de los usuarios, es esencial establecer procesos normalizados, aplicar medidas rigurosas de control de calidad y fomentar la retroalimentación continua. Con cada paso que se dé hacia la digitalización, celebre los logros y mantenga la motivación hacia el objetivo global de un laboratorio totalmente digitalizado. Recuerde que es un viaje que comienza con una muestra, una caja, un estante y una estantería hasta que todo el laboratorio esté perfectamente digitalizado.

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