10 redenen om uw laboratoriumactiviteiten te digitaliseren

We leven in een tijd waarin digitaal onze levens en laboratoria overneemt. Meer dan ooit gebruiken biowetenschappers digitale hulpmiddelen om tijdlijnen te versnellen, gedecentraliseerd te werken en gegevens veilig te houden. De toepassing van kunstmatige intelligentie (AI) en machinaal leren (ML) algoritmen op diverse biologische datasets neemt ook toe, wat diepere inzichten en antwoorden op uitdagende biologische vragen oplevert.

Toch is er nog steeds een grote groep "digitale blijvers" in de biowetenschappen. Neem bijvoorbeeld papieren notitieboeken, die al sinds het begin van de wetenschap een traditionele manier zijn om gegevens bij te houden. Met de opkomst van "omics" en bio-informatica leiden veel biowetenschappers een hybride bestaan, waarbij ze uit gewoonte en traditie een papieren notitieblok bijhouden en een digitaal platform gebruiken voor het genereren, opslaan, delen en beheren van gegevens. Als gevolg daarvan vinden ze lukrake en ineffectieve manieren om de papier-digitale wereld te integreren.

Als je in deze wereld leeft, dan weet je dat er nadelen kleven aan deze aanpak. Dus in plaats van ze allemaal op te noemen, gebruiken we deze tijd om de lof te zingen van een "volledig digitale" methode die wordt aangeboden door digitale labplatforms en die talloze voordelen biedt voor veel labtaken, zoals protocol-, inventaris- en gegevensbeheer.

Hier zijn tien van onze favoriete voordelen.

#1: Verhoogde efficiëntie

Wetenschap kent veel inefficiënte taken: Repetitieve workflows, problemen met het delen van grote databestanden, fouten in gegevenstranscriptie en nog veel meer. Digitale laboperaties kunnen processen stroomlijnen en de tijd en middelen verminderen die nodig zijn om experimenten te voltooien. Ze bieden een centrale opslagplaats voor gegevens en informatie, waardoor personeel gegevens en protocollen in realtime kan delen, kan integreren met instrumenten en traditioneel handmatige taken kan automatiseren.

#2: Verbeterde nauwkeurigheid

Gegevensverlies of onnauwkeurigheden tijdens handmatige overdracht zijn een veelvoorkomend probleem in de wetenschap, vooral als gegevens op verschillende locaties of op verschillende instrumenten worden opgeslagen. Digitale labplatforms verminderen de risico's op deze fouten door integratie met verschillende instrumenten en apparaten en door het mogelijk te maken laboratoriuminformatie te volgen en op te slaan. Deze mogelijkheden verhogen de veiligheid van gegevens en de reproduceerbaarheid van experimentele resultaten. 

#3: Verbeterd gegevensbeheer

De gecentraliseerde organisatie van gegevens in een digitaal platform is een ander belangrijk voordeel. Informatie bevindt zich op één plek, is toegankelijk en kan gemakkelijk worden gedeeld. Sommige platforms maken ook integratie met andere tools voor gegevensanalyse en -visualisatie mogelijk, waardoor ruwe, verwerkte en geanalyseerde gegevens effectief worden bewaard. Dit helpt bij het beheren van gegevens in de hele organisatie of onderzoeksgroep, van creatie tot vernietiging en elke stap daartussen. 

#4: Verbeterde samenwerking

Samenwerking is een integraal onderdeel van de wetenschap en leidt tot een beter begrip van en inzicht in complexe biologische vraagstukken. Toch is het inefficiënt en ronduit primitief om te werken in een wereld waar papieren labnotitieboeken gefotokopieerd of gefotografeerd moeten worden om samenwerking tussen verschillende instellingen mogelijk te maken. Digitale labplatforms maken het mogelijk om snel en eenvoudig gegevens, protocollen en monsters te delen en eenvoudig toegewezen rechten te beheren, ongeacht de locatie, net als een Google Doc. 

#5: Verbeterde beveiliging

Omdat machtigingen eenvoudig kunnen worden beheerd en authenticatie, encryptie en netwerkbeveiliging allemaal kunnen worden geïmplementeerd en gemonitord op digitale platforms, is alle informatie binnen een digitaal systeem beter beveiligd. Dit vermindert het risico op datalekken en ongeautoriseerde toegang. 

#6: Meer transparantie

Een bijkomend voordeel van het eenvoudig delen en beheren van wetenschappelijke gegevens en resultaten is het mogelijk maken van peer review en het repliceren van experimenten. Bovendien kan elke actie in een digitaal labnotitieboek worden bijgehouden, waardoor een volledig controleerbare registratie ontstaat van elke wijziging die is aangebracht in gegevens, protocollen of monsters. Deze mogelijkheden verkleinen de kans op gegevensmanipulatie en vergroten de mogelijkheid om fouten te identificeren voordat ze een probleem worden.

#7: Lagere kosten

De operationele kosten dalen wanneer personeel, processen en workflows sneller verlopen en handmatige taken worden geautomatiseerd. Neem bijvoorbeeld de opslag van monsters. Digitale labplatforms kunnen integreren met barcodegeneratoren en scanners om dit proces te stroomlijnen, waardoor er minder man- en vrouwuren nodig zijn om veel biospecimens in te vriezen.

#8: Verbeterde naleving van regelgeving

Digitale systemen kunnen u helpen efficiënter te voldoen aan de wettelijke vereisten door duidelijke documentatie en records te leveren. Controlesporen en traceerbaarheid zijn belangrijke kenmerken van naleving van regelgeving. Veel digitale labplatforms voldoen aan essentiële regelgeving zoals ISO 27001:2013GDPR, HIPAA en 21 CFR 11.

#9: Verhoogde mobiliteit

Met digitale tools heb je overal toegang tot je gegevens en systemen. Voor organisaties die flexibelere werkmodellen hanteren of bioinformatici die toegang nodig hebben tot gegevens en rekenmogelijkheden, kunnen digitale labplatforms werken op afstand vergemakkelijken zonder dat dit ten koste gaat van de samenwerking of veiligheid.

#10: Toekomstbestendigheid

Naarmate de technologie zich verder ontwikkelt, worden AI/ML-modellen geavanceerder en digitale platforms noodzakelijk om de reikwijdte van "big data" te vergroten. Digitale oplossingen kunnen uw laboratorium helpen concurrerend te blijven en zich voor te bereiden op de toekomst naarmate de technologie zich ontwikkelt.

Computationele biologie integreren met digitale platforms: De toekomst van onderzoek

Geavanceerde computationele biologie wordt steeds vaker gebruikt om fundamentele biologische vragen te beantwoorden en cel- en gentherapieën te ontwerpen, ontwikkelen en produceren. Zo kan ML een nog grotere impact hebben dan het al heeft, door invloed uit te oefenen op de manier waarop we gegevens analyseren en door het hele R&D-proces navigeren. 

Hier zijn een paar manieren waarop het dat zou kunnen doen:

• Automatisering - ML-algoritmen kunnen worden getraind om grote hoeveelheden gegevens snel en nauwkeurig te analyseren, zodat onderzoekers zich op andere taken kunnen richten.
• Verbeterde nauwkeurigheid - ML-algoritmen presteren vaak beter dan mensen bij taken zoals beeld- of gegevensanalyse, wat leidt tot nauwkeurigere resultaten.
• Nieuwe inzichten - Patronen in gegevens die mensen mogelijk niet waarnemen, kunnen worden blootgelegd door ML-algoritmen, wat resulteert in nieuwe perspectieven en bevindingen.
• Voorspellende modellen - ML-algoritmen maken het mogelijk om modellen te maken die resultaten kunnen voorspellen of suggesties kunnen doen op basis van eerdere gegevens.

Wanneer je deze mogelijkheden stapelt op de hierboven beschreven mogelijkheden van digitale labplatforms, kan het tempo van onderzoek en de toepassingen op alledaagse problemen in een breed scala aan industrieën razendsnel oplopen. 

Meld je vandaag nog aan voor een gratis demo van het eLabNext platform, de meest intuïtieve, klantgerichte, betrouwbare en veilige digitale laboplossing.