10 uitvoerbare stappen voor het gebruik van AI in uw onderzoekslaboratorium

Soms gaan modewoorden als "kunstmatige intelligentie" of "neuraal netwerk" een eigen leven leiden. Kijk maar naar de explosie en het succes van ChatGPT, dat we hebben gebruikt om inspiratie op te doen voor onze blog "10 redenen om uw laboratoriumactiviteiten te digitaliseren." In de blog hieronder worden de bruikbare stappen beschreven om de kracht van big data, machine learning en meer te gebruiken in de biowetenschappen. 

Verder dan modewoorden: Enkele definities

Maar laten we eerst een paar duidelijke definities op een rijtje zetten voordat we erin duiken:

• Kunstmatige intelligentie (AI): Verwijst naar de simulatie van menselijke intelligentie in machines om te denken als mensen en hun acties na te bootsen. De doelen van AI zijn onder andere leren, redeneren en waarnemen zonder menselijke input of tussenkomst.
• Machinaal leren (ML): Een deelgebied van AI dat zich richt op supervised, unsupervised of versterkt leren waarmee computers patroonherkenning, voorspellingen, dataclassificatie en meer kunnen uitvoeren zonder expliciete programmering.
• Diep Leren: Een deelgebied van ML dat neurale netwerken gebruikt (zie hieronder voor de definitie) om te leren hoe je afbeeldingen en spraak of natuurlijke taal kunt herkennen uit grote hoeveelheden gegevens.
• Neuraal netwerk: Een computationeel model (geïnspireerd op de architectuur en functie van het menselijk brein) dat bestaat uit lagen van onderling verbonden knooppunten die informatie verwerken en doorgeven. Door invoergegevens te analyseren, kunnen deze modellen complexe relaties in gegevens vinden.
• Big Data: GROTE hoeveelheden gestructureerde en ongestructureerde gegevens die voor wetenschappers, teams en organisaties moeilijk te beheren of te analyseren zijn met traditionele technieken. 

Onderzoekslab voor AI in de biowetenschappen

AI, zijn subgebieden en big data hebben hun intrede gedaan in vele aspecten van de biologische en biomedische wetenschap, waaronder het ontdekken en ontwikkelen van medicijnen, precisiegeneeskunde, genomica, transcriptomica en nog veel meer. 

En de resultaten zijn behoorlijk indrukwekkend: Kijk eens wat AlphaFold heeft gedaan voor het voorspellen van 3D eiwitstructuren.

AI is krachtig, maar het is nog te vroeg voor een wijdverspreide en nonchalante toepassing op alle gebieden van onderzoek en geneeskunde. ML- en DL-algoritmen kunnen onderhevig zijn aan gegevensvertekening gebaseerd op de trainingsdataset, problemen met het interpreteren van voorspellingen en een algemeen gebrek aan duidelijke richtlijnen of standaardisatie. 

Ja, de toepassing van AI in de biowetenschappen voelt als het "wilde westen" en onderzoekers en het veld hebben behoefte aan bruikbare richtlijnen.

Implementatie van kunstmatige intelligentie in laboratoria: 10 stappen

Nu steeds meer laboratoria en organisaties hun tanden zetten in de implementatie van AI-algoritmen, is het van cruciaal belang om te zorgen voor duidelijke documentatie, rapportage en analyse. Bioinformatica- en data science-teams moeten hier integraal bij worden betrokken, omdat hun ervaring met codering, IT, API en SDK van onschatbare waarde is voor deze taak.

Een andere essentiële factor is het gebruik van digitale platforms voor transparant en veilig gegevensbeheer en eenvoudige integratie met andere computationele tools, zoals AI-, ML- of DL-programma's.

Bij eLabNext leven we voor de digitalisering van alle laboratoria. En terwijl het AI-veld is gegroeid, hebben we gezien wat werkt en wat niet. 

Hieronder hebben we tien stappen samengevat om AI-tools te implementeren in je lab.

Stap #1: Identificeer het probleem of de vraag

Wat probeer je op te lossen met AI of ML? Door de problemen waarop deze algoritmen zijn toegepast, zijn er steeds meer kant-en-klare AI/ML-oplossingen voor gegevensanalyse en visualisatie. 

Programma's zoals Modicus of PipSqueak Pro kan worden gebruikt voor beeldanalyse; Biomage kan worden gebruikt voor ééncellige analyse; en Immunomind kan worden gebruikt voor AI-gestuurde multi-omics.

Stap #2: Onderzoek naar beschikbare AI/ML softwaremodellen of tools

We hebben hierboven een paar tools genoemd, maar houd rekening met nauwkeurigheid, snelheid en gebruiksgemak voordat je een oplossing kiest. Het is ook essentieel om het niveau van ondersteuning, bronnen (zoals tutorials en forums voor probleemoplossing) en proof-of-concept gegevens die beschikbaar zijn voor de tool te onderzoeken. 

En als er geen kant-en-klare oplossing is, moet je misschien een aangepast model ontwikkelen dat is afgestemd op jouw probleem.

Stap #3: Evalueer je gegevens en bepaal of ze geschikt zijn

Denk na over de kwaliteit, kwantiteit, structuur en mogelijke vertekeningen of beperkingen van je gegevens. Misschien moet je aanvullende gegevens verzamelen of bestaande gegevens opschonen en voorbewerken om ze geschikt te maken voor analyse. Standaardisatie is ook cruciaal voor deze stap, omdat het helpt om ervoor te zorgen dat de gegevens consistent en vergelijkbaar zijn tussen verschillende bronnen en monsters.

Stap #4: Een testplan ontwikkelen om de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid te valideren

Validatie in de biowetenschappen is van vitaal belang om erop te kunnen vertrouwen dat een techniek nauwkeurige resultaten genereert. Met AI/ML-tools kunt u uw gegevens verdelen in trainings- en testsets om de prestaties te evalueren. Er bestaan ook andere manieren om de AI/ML-tool of het model te testen. Zorg ervoor dat je een plan hebt voor het testen en dat dit ook het testen van gegevensuitschieters omvat om de kwetsbaarheden van het model of apparaat dat je implementeert te beoordelen.

Stap #5: Train uw AI/ML-model met de gegevens die u hebt voorbereid

Als je een AI/ML-model vanaf de grond hebt opgebouwd, is de volgende stap om het te leren patronen te herkennen of andere taken uit te voeren. Het doel is om de optimale parameters te vinden die het beste passen bij de gegevens, de fout minimaliseren en goed presteren op testgegevens.

Stap #6: Uw AI/ML-model testen en valideren

Testen op een andere dataset dan die voor training is gebruikt, is de volgende stap in het doorlichten van een AI/ML-model. Dit helpt bij het bepalen van de nauwkeurigheid, precisie en terugroepfunctie van het model. De validatiefase omvat het afstellen van de parameters van het model en het evalueren van de prestaties om overfitting te voorkomen, waarbij het model goed presteert op de trainingsgegevens maar slecht op de testgegevens.

Stap #7: Integreer de AI/ML-tool in uw laboratoriumworkflow

Bedenk hoe je de AI/ML-analyseresultaten gaat gebruiken in je bestaande laboratoriumprocessen. De tool moet compatibel zijn met je bestaande infrastructuur en software in het lab, met name met eventuele digitale platforms die worden gebruikt voor informatiebeheer. 

Stap #8: Doorlopende prestaties bewaken en evalueren

Hoewel uw AI/ML-model in eerste instantie relevante analyses van hoge kwaliteit levert, kunnen de prestaties afwijken en kunnen de prioriteiten van het laboratorium veranderen. Voortdurende controle en het bijwerken van het model is nodig om ervoor te zorgen dat aan de prestatiecriteria wordt voldaan en dat het model nog steeds relevant is voor de veranderende behoeften van het laboratorium. 

Stap #9: Het AI/ML-model bijwerken en verfijnen 

Het verbeteren van de prestaties is een cruciale stap in de levenscyclus van een AI/ML-tool of model. Dit kan het testen met nieuwe gegevens, het hertrainen met nieuwe gegevens en het opnieuw valideren van de prestaties inhouden. Je kunt ook de parameters of architecturen van de modellen aanpassen om de prestaties te verfijnen. 

Stap #10: Naleving garanderen

AI en ML zijn nog steeds nieuwe hulpmiddelen in de biowetenschappen en andere sectoren. Om uw gegevens te beschermen, moet u zich houden aan regelgeving zoals GDPR en HIPAA. Er zijn ook ethische implicaties door beslissingsvooroordelen in niet-gevalideerde of onnauwkeurige AI/ML-modellen. Om dit te voorkomen, implementeer je een QC-proces met regelmatige prestatiebeoordelingen en belangrijke belanghebbenden.

Conclusie

AI, Ml, DL en "big data" zijn niet meer weg te denken uit de biowetenschappen. 

De bovenstaande stappen kunnen jou en je team helpen bij het implementeren van AI om je onderzoeksvragen te beantwoorden. Er kunnen kant-en-klare oplossingen voor veelvoorkomende onderzoeksvragen bestaan. Het kan echter nodig zijn om samen te werken met computerbiologen en bio-informatici om een nieuw model te ontwikkelen. We beseffen dat het trainen, valideren en testen van een nieuw model geen kleinigheid is: het vereist focus, geduld en een geavanceerde infrastructuur. Lees voor meer informatie over de technische toepassing van AI/ML-tools in uw lab de brochure uitgebreide begeleiding van Lee et al..

eLabNext ziet digitalisering van laboratoria als de toekomst en is toegewijd aan het helpen van onderzoekers, laboratoria en organisaties bij het implementeren van AI-oplossingen voor diepere inzichten in hun big data.

Als u geïnteresseerd bent in hoe uw AI/ML-modellen kunnen samenwerken met uw andere digitale labplatforms, neem contact op met onze experts bij eLabNext.