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10 etapas práticas para usar a IA em seu laboratório de pesquisa

Por Zareh Zurabyan 6 min de leitura 23 de março de 2023

Às vezes, palavras-chave como "inteligência artificial" ou "rede neural" podem ganhar vida própria. Basta observar a explosão e o sucesso do ChatGPT, que usamos para gerar inspiração para o nosso blog "10 razões pelas quais você deve digitalizar suas operações de laboratório". O blog abaixo descreve as etapas práticas para aproveitar o poder do Big Data, do aprendizado de máquina e muito mais nas ciências biológicas. 

Indo além das palavras-chave: Algumas definições

Mas antes de começarmos, vamos estabelecer algumas definições claras:

  • Inteligência Artificial (IA): Refere-se à simulação da inteligência humana em máquinas para pensar como os humanos e imitar suas ações. Os objetivos da IA incluem aprendizado, raciocínio e percepção sem a participação ou intervenção humana.
  • Aprendizado de máquina (ML): Um subcampo da IA com foco no aprendizado supervisionado, não supervisionado ou reforçado que permite que os computadores realizem reconhecimento de padrões, previsões, classificação de dados e muito mais sem programação explícita
  • Aprendizagem profunda: Um subcampo do ML que usa redes neurais (veja a definição abaixo) para aprender a reconhecer imagens e fala ou processamento de linguagem natural a partir de grandes quantidades de dados.
  • Rede neural: Um modelo computacional (inspirado na arquitetura e na função do cérebro humano) que consiste em camadas de nós interconectados que processam e transmitem informações. Por meio da análise dos dados de entrada, esses modelos podem encontrar relações complexas nos dados.
  • Big Data: GRANDES volumes de dados estruturados e não estruturados que são difíceis para cientistas, equipes e organizações gerenciarem ou analisarem usando técnicas tradicionais. 

Laboratório de pesquisa de IA em ciências da vida

IA, seus subcampos e big data fizeram incursões em muitos aspectos da ciência biológica e biomédica, incluindo descoberta e desenvolvimento de medicamentos, medicina de precisão, genômica, transcriptômica e muito mais. 

E os resultados são impressionantes: Veja o que AlphaFold fez para a previsão da estrutura de proteínas 3D.

Embora seja poderosa, ainda é cedo para a adoção generalizada e arrogante da IA em todas as áreas de pesquisa e medicina. Os algoritmos de ML e DL podem estar sujeitos a viés de dados com base no conjunto de dados de treinamento, dificuldades para interpretar as previsões e uma falta geral de orientação ou padronização clara. 

Sim, a aplicação da IA nas ciências da vida parece o "oeste selvagem", com os pesquisadores e o campo precisando de orientação acionável.

Implementação de Inteligência Artificial em Laboratórios: 10 etapas

À medida que mais e mais laboratórios e organizações mergulham na implementação de algoritmos de IA, é fundamental garantir documentação, relatórios e análises claros. As equipes de bioinformática e ciência de dados precisam estar totalmente envolvidas, pois sua experiência com codificação, TI, API e SDK é inestimável para essa tarefa.

Outro fator essencial é o uso de plataformas digitais para o gerenciamento transparente e seguro de dados e a fácil integração com outras ferramentas computacionais, como programas de IA, ML ou DL.

No eLabNext, vivemos para a digitalização de todos os laboratórios. E, à medida que o campo de IA cresceu, vimos o que funciona e o que não funciona. 

Abaixo, sintetizamos dez etapas para implementar ferramentas de IA em seu laboratório.

Etapa #1: Identificar o problema ou a pergunta

O que você está tentando resolver com IA ou ML? Com os problemas aos quais esses algoritmos foram aplicados, há um número crescente de soluções de IA/ML prontas para uso para análise e visualização de dados. 

Por exemplo, programas como Modicus Prime ou PipSqueak Pro pode ser usado para análise de imagens; Biomassa pode ser usado para análise de célula única; e Imunomind pode ser usado para multiômica orientada por IA.

Etapa #2: Pesquisar modelos ou ferramentas de software de IA/ML disponíveis

Mencionamos algumas ferramentas acima, mas considere a precisão, a velocidade e a facilidade de uso antes de escolher uma solução. Também é essencial pesquisar o nível de suporte, os recursos (como tutoriais e fóruns para solução de problemas) e os dados de prova de conceito disponíveis para a ferramenta. 

E, se não houver uma solução pronta para uso, você poderá ser forçado a desenvolver um modelo personalizado, adaptado ao seu problema.

Etapa #3: Avalie seus dados e determine se eles são adequados

Considere a qualidade, a quantidade, a estrutura e os possíveis vieses ou limitações de seus dados. Talvez seja necessário coletar dados adicionais ou limpar e pré-processar os dados existentes para torná-los adequados para análise. A padronização também é fundamental para esta etapa, pois ajuda a garantir que os dados sejam consistentes e comparáveis entre diferentes fontes e amostras.

Etapa #4: Desenvolver um plano de teste para validar a precisão e a confiabilidade

A validação nas ciências biológicas é vital para confiar em uma técnica para gerar resultados precisos. Com as ferramentas de IA/ML, você pode dividir seus dados em conjuntos de treinamento e teste para avaliar o desempenho. Existem outras maneiras de testar a ferramenta ou o modelo de IA/ML. Apenas certifique-se de ter um plano de teste e de que ele inclua o teste de dados discrepantes para avaliar as vulnerabilidades do modelo ou dispositivo que está implementando.

Etapa #5: Treine seu modelo de IA/ML usando os dados que você preparou

Se você criou um modelo de IA/ML desde o início, a próxima etapa é ensiná-lo a reconhecer padrões ou realizar outras tarefas. O objetivo é encontrar os parâmetros ideais que melhor se ajustem aos dados, minimizem o erro e tenham bom desempenho nos dados de teste.

Etapa #6: Teste e valide seu modelo de IA/ML

Testar em um conjunto de dados separado daquele usado para treinamento é a próxima etapa na verificação de um modelo de IA/ML. Isso ajuda a determinar a exatidão, a precisão e a recuperação do modelo. A fase de validação envolve o ajuste dos parâmetros do modelo e a avaliação de seu desempenho para evitar o superajuste, em que o modelo tem um bom desempenho nos dados de treinamento, mas um desempenho ruim nos dados de teste.

Etapa #7: Integre a ferramenta AI/ML ao fluxo de trabalho de seu laboratório

Considere como você usará os resultados da análise de IA/ML em seus processos laboratoriais pré-existentes. A ferramenta deve ser compatível com a infraestrutura e o software existentes no laboratório, especialmente com as plataformas digitais usadas para o gerenciamento de informações. 

Etapa #8: Monitorar e avaliar o desempenho contínuo

Embora seu modelo de IA/ML possa inicialmente fornecer análises relevantes e de alta qualidade, o desempenho pode se desviar e as prioridades do laboratório podem mudar. O monitoramento contínuo e a atualização do modelo são necessários para garantir que as métricas de desempenho sejam atendidas e que o modelo ainda seja relevante para as necessidades em evolução do laboratório. 

Etapa #9: Atualizar e ajustar o modelo AI/ML 

Melhorar o desempenho é uma etapa crucial no ciclo de vida de uma ferramenta ou modelo de IA/ML. Isso pode envolver testes com novos dados, retreinamento com novos dados e revalidação do desempenho. Você também pode ajustar os parâmetros ou as arquiteturas dos modelos para fazer o ajuste fino do desempenho. 

Etapa #10: Garantir a conformidade

A IA e o ML ainda são ferramentas novas no setor de ciências biológicas e em outros setores. Para proteger seus dados, cumpra as normas como GDPR e HIPAA. Há também implicações éticas devido ao viés de decisão em modelos de IA/ML não validados ou imprecisos. Para evitar isso, implemente um processo de controle de qualidade que envolva revisões regulares de desempenho e as principais partes interessadas.

Conclusão

A IA, a MI, a DL e o "big data" vieram para ficar nas ciências da vida. 

As etapas acima podem ajudar você e sua equipe a avançar na implementação da IA para responder às suas perguntas de pesquisa. Podem existir soluções prontas para perguntas comuns de pesquisa. Entretanto, talvez você precise trabalhar com biólogos computacionais e bioinformatas para desenvolver um novo modelo. Reconhecemos que treinar, validar e testar um novo modelo não é pouca coisa: requer foco, paciência e infraestrutura de ponta. Para ler mais sobre a aplicação técnica de ferramentas de IA/ML em seu laboratório, leia o orientação abrangente de Lee e outros.

Na eLabNext, a digitalização de laboratórios é o futuro e se dedica a ajudar pesquisadores, laboratórios e organizações a implementar soluções de IA para obter insights mais profundos sobre seus big data.

Se você estiver interessado em saber como seus modelos de IA/ML podem interagir com suas outras plataformas de laboratório digital, Entre em contato com nossos especialistas do eLabNext

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