行业的故事
明天的数字制药实验室：要来的事情样本
本博客是由物联网技术架构师Qais Malik撰写的
制药实验室与数据合作。需要存储，分析，共享和检索的许多数据。提供患者需求至于推动保险公司，政府和制药公司寻求的成果的需求的数据。他们还处理了许多复杂的实验室流程，包括在分散的数据系统，收集和验证数据来自不同来源的数据，以及从监管机构进行高标准的数据完整性。这些为制药实验室创造了一个完美的机会，以考虑数字化整个实验室工作流程，以简化流程，控制成本并提供实时和准确的信息。
数字化的实验室环境赋予了数据意义，使得“数字时刻”成为可能，在人、业务系统和连接设备之间的交叉路口做出决策。与分析、实验室设备、整合平台和消耗品相结合，数字实验室可以以最佳方式感知、沟通、分析和操作数据。
令人鼓舞的关键趋势给数字实验室
- 通过数据分析算法向现有电子数据添加实验室智能
- 采用移动技术，方便快捷地获取信息
- 一个软件套件，具有集成信息解决方案和统一平台的功能，以避免工艺流程中的手动工作和冗余
- 仿真和预测工具，减少新产品开发和试点项目的迭代
- 使用单一平台集成不一致的多个系统，只需一次单击即可访问其他系统的信息和工作流
今天的电子实验室缺乏灵活性和准确性
如今，实验室设备将数据馈送到分析滤除相关性的系统;然而，人类仍然解释大部分结果。自动化通常内置于实验室信息学中，但系统不是动态或灵活的。
例如，如果仪器的性能一直在递减，则通常会被忽略实验偏差，直到结果“超出趋势”。运营商与过程之间的历史关系很难捕捉。误区，监督和挑战是常规的，即使在无纸化或电子环境中，尽管使用具有故障安全功能的实验室系统。虽然这些系统在自然界中是电子的，但遗留体系结构和基础架构禁止它们采用真正的数字功能。
数字实验室的可能性
在发出抱负的同时提出了以下问题，带来了数字可以在实验室推动的价值：
- 如果样品本身可以“建议”测试最兼容的方法，那么怎么样？
- 如果系统可以预测基于历史数据的预防性度量怎么办？
- 如果基于规则的学习引擎可以根据仪器的性能提出改进，该怎么办？
- 如果系统可以根据工作流程预测各种仪器的可用性怎么办？
数字功能可以在测量实验室指标的五个最常见区域中创建值。
- 创新 -智能信息系统建议新发现，突出显示隐藏数据，并暴露出以前不可能或意外的新见解。
- 数据质量 -数字质量保证/质量控制（QA / QC）系统提高了对仪器数据，界面，计算和方法的信心，导致误差减少，提高产品质量，增强电子批量记录（EBR）支持，提高合规性和监管依从性。数字系统导致纠正性和预防行动（CAPA）活动的减少，警告字母较少，审计失败较少。
- 数据安全 -许多有价值的研究数据不受专利或由分包商临床研究组织持有的。这提出了对第三方的第三方保证和安全控制的担忧。数字化实验室使实验室能够防止，报告，管理和响应具有正确技能，工具和流程的数据泄露。
- 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里程碑。组织提高生产力和周转时间，提高客户满意度。
- 成本/盈利能力 -Laboratories 4.0（建模的行业4.0）努力导致更有效的数据交换，使用实验室资源，试剂，耗材，实验室用品和资产利用。
最后但并非最不重要的是，数字实验室的路线图并未结束支持自学习和分析能力的采用系统，它涉及实验室人员访问，监视器和管理样品和结果的方式。他们需要reskill并学习用于在实验室中真正数字成功的收集，录制，查看，检索和解释数据的新方法。
