行业故事
未来的数字制药实验室:未来事物的一个样本
此博客已写入来自Qais Malik，Technology Architect，IoT的输入
制药实验室要处理数据。需要存储、分析、共享和检索大量数据。从服务患者需求到推动保险公司、政府和制药公司寻求的结果，这些数据都是至关重要的。他们还需要处理许多复杂的实验室过程，包括处理碎片化的数据系统，收集和验证来自不同来源的数据，以及监管机构对数据完整性的高标准要求。这为制药实验室提供了一个绝佳的机会，可以考虑将整个实验室工作流程数字化，从而简化流程，控制成本，并提供实时准确的信息。
数字化实验室环境对数据提供了意义，它能够在人员，业务系统和连接设备之间的交叉路口进行“数字时刻”。结合分析，实验室设备，综合平台和耗材，数字实验室可以以最佳方式感测，沟通，分析和行动数据。
鼓励向数字实验室转移的主要趋势
- 通过数据分析算法，将实验室智能添加到现有电子数据中
- 采用移动性，以便快速，轻松地访问Go的信息
- 具有集成信息解决方案和统一平台功能的单一软件套件，可避免手工工作和流程流程中的冗余
- 模拟和预测工具，以减少新产品开发和试验项目的迭代
- 使用单击平台的Incongruent和多系统的集成单击访问其他系统的信息和工作流程
今天的电子实验室缺乏灵活性和准确性
今天，实验室设备将数据提供给分析系统，分析系统会在relevancy;上对数据进行过滤。然而，人类仍然会解释大部分结果。自动化通常被构建到实验室信息学中，但系统不是动态的或灵活的。
例如，如果一个仪器的性能一直在下降，实验偏差通常会被忽视，直到结果“脱离趋势”。操作符和进程之间的历史关系很难捕获。即使在无纸化或电子环境中，错误、疏忽和挑战也是司空见惯的，尽管使用了具有自动防故障功能的实验室系统。虽然这些系统本质上是电子的，但传统的架构和基础设施使它们无法采用真正的数字能力。
数字实验室的可能性
以下问题听起来很有抱负，但却带来了数字技术在实验室中所能驱动的价值:
- 如果样本本身能够“暗示”一种最适合自己的测试方法，那会怎样呢?
- 如果一个系统可以根据历史数据预测预防措施会怎样?
- 如果一个基于规则的学习引擎可以根据乐器的性能提出改进建议呢?
- 如果系统能够根据其工作流程预测各种仪器的可用性会怎样?
数字能力可以在实验室度量的五个最常见的领域中创造价值。
- 创新- - - - - -智能信息系统会提出新的发现，突出隐藏的数据，并揭示以前不可能或未预料到的新见解。
- 数据质量,数字质量保证/质量控制(QA/QC)系统提高了我们对仪器数据、接口、计算和方法的信心，从而减少了错误，提高了产品质量，增强了电子批记录(EBR)支持，并提高了合规性和法规遵循性。数字系统减少了CAPA活动，减少了警告信，减少了审核失败。
- 数据安全,许多有价值的研究数据要么不受专利保护，要么被转包给临床研究机构。这引起了对第三方保证和对第三方安全控制的担忧。数字化实验室使实验室能够用正确的技能、工具和流程来预防、报告、管理和响应数据泄露。
- 运营效率,数字实验室信息管理系统(LIMS)有助于加速实验室测试的里程碑。组织提高生产力和周转时间，增加客户满意度。
- 成本/利润-实验室4.0(以工业4.0为模型)的努力导致了更有效的数据交换、实验室资源、试剂、耗材、实验室用品和资产的使用。
最后但并非最不重要的一点是，数字实验室的路线图并不仅限于采用支持自主学习和分析能力的系统，它还涉及实验室工作人员访问、监测和管理样本和结果方式的文化变革。为了在实验室中取得真正的数字成功，他们需要掌握和学习收集、记录、查看、检索和解释数据的新方法。
