10 praktische Schritte für den Einsatz von KI in Ihrem Forschungslabor

Manchmal entwickeln Schlagworte wie „künstliche Intelligenz“ oder „neuronale Netze“ ein Eigenleben. Man denke nur an den kometenhaften Aufstieg und Erfolg von ChatGPT, das wir genutzt haben, um Inspiration für unseren Blog zu finden „10 Gründe, warum Sie Ihre Laborabläufe digitalisieren sollten.“ Der folgende Blogbeitrag beschreibt konkrete Schritte, wie Sie das Potenzial von Big Data, maschinellem Lernen und mehr in den Biowissenschaften nutzen können. 

Jenseits der Schlagworte: Einige Definitionen

Doch bevor wir tiefer einsteigen, lassen Sie uns einige Begriffe klar definieren:

• Künstliche Intelligenz (KI): Bezeichnet die Simulation menschlicher Intelligenz durch Maschinen, um wie Menschen zu denken und deren Handlungen nachzuahmen. Zu den Zielen der KI gehören Lernen, Schlussfolgern und Wahrnehmung ohne menschliches Eingreifen.
• Maschinelles Lernen (ML): Ein Teilbereich der KI, der sich auf überwachtes, unüberwachtes oder verstärkendes Lernen konzentriert und es Computern ermöglicht, Muster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen, Daten zu klassifizieren und mehr, ohne explizit programmiert zu werden.
• Deep Learning: Ein Teilbereich des ML, der neuronale Netze (siehe Definition unten) verwendet, um anhand großer Datenmengen Bilder, Sprache oder natürliche Sprache zu erkennen und zu verarbeiten.
• Neuronales Netz: Ein Computermodell (inspiriert von der Architektur und Funktionsweise des menschlichen Gehirns), das aus Schichten miteinander verbundener Knoten besteht, die Informationen verarbeiten und weiterleiten. Durch die Analyse von Eingabedaten können diese Modelle komplexe Zusammenhänge in Daten finden.
• Big Data: GROSSE Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten, die für Wissenschaftler, Teams und Organisationen mit herkömmlichen Methoden nur schwer zu verwalten oder zu analysieren sind. 

KI im biowissenschaftlichen Forschungslabor

KI, ihre Teilbereiche und Big Data haben in vielen Bereichen der biologischen und biomedizinischen Forschung Einzug gehalten, darunter in der Arzneimittelforschung und -entwicklung, der Präzisionsmedizin, der Genomik, der Transkriptomik und mehr. 

Und die Ergebnisse sind beeindruckend: Sehen Sie sich an, was AlphaFold hat für die Vorhersage von 3D-Proteinstrukturen geleistet.

Obwohl die KI leistungsstark ist, steht ihre flächendeckende und unbedachte Einführung in allen Bereichen der Forschung und Medizin noch am Anfang. Algorithmen für maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning (DL) können anfällig sein für Datenverzerrungen aufgrund der Trainingsdatensätze, Schwierigkeiten bei der Interpretation von Vorhersagen sowie einen allgemeinen Mangel an klaren Richtlinien oder Standardisierungen. 

Ja, der Einsatz von KI in den Biowissenschaften gleicht derzeit dem „Wilden Westen“, und sowohl die Forscher als auch das Fachgebiet benötigen praxisnahe Orientierungshilfen.

Implementierung von Künstlicher Intelligenz im Labor: 10 Schritte

Da immer mehr Labore und Organisationen erste Erfahrungen mit der Implementierung von KI-Algorithmen sammeln, sind eine klare Dokumentation, Berichterstattung und Analyse von entscheidender Bedeutung. Teams aus den Bereichen Bioinformatik und Data Science müssen dabei fest eingebunden werden, da ihre Erfahrung mit Programmierung, IT, APIs und SDKs für diese Aufgabe unverzichtbar ist.

Ein weiterer wesentlicher Faktor ist die Nutzung digitaler Plattformen für ein transparentes und sicheres Datenmanagement sowie die einfache Integration mit anderen computergestützten Werkzeugen wie KI-, ML- oder DL-Programmen.

Bei eLabNext setzen wir uns leidenschaftlich für die Digitalisierung aller Labore ein. Mit dem Wachstum des KI-Bereichs haben wir beobachtet, was funktioniert und was nicht. 

Im Folgenden haben wir zehn Schritte zur Implementierung von KI-Tools in Ihrem Labor zusammengefasst.

Schritt 1: Identifizieren Sie das Problem oder die Fragestellung

Was möchten Sie mit KI oder ML lösen? Angesichts der Probleme, auf die diese Algorithmen bereits angewendet wurden, gibt es eine wachsende Zahl an fertigen KI/ML-Lösungen für die Datenanalyse und -visualisierung. 

Programme wie zum Beispiel Modicus Prime oder PipSqueak Pro können für die Bildanalyse eingesetzt werden; Biomage kann für die Einzelzellanalyse verwendet werden; und Immunomind kann für KI-gestützte Multi-Omics-Analysen eingesetzt werden.

Schritt 2: Recherche verfügbarer KI/ML-Softwaremodelle oder -Tools

Wir haben oben bereits einige Tools genannt, aber achten Sie bei der Auswahl einer Lösung auf Genauigkeit, Geschwindigkeit und Benutzerfreundlichkeit. Es ist zudem wichtig, sich über den Support, die verfügbaren Ressourcen (wie Tutorials und Foren zur Fehlerbehebung) sowie über Proof-of-Concept-Daten für das jeweilige Tool zu informieren. 

Sollte es keine Standardlösung geben, müssen Sie möglicherweise ein maßgeschneidertes Modell entwickeln, das genau auf Ihr Problem zugeschnitten ist.

Schritt 3: Bewertung Ihrer Daten und Prüfung der Eignung

Berücksichtigen Sie Qualität, Quantität, Struktur sowie mögliche Verzerrungen oder Einschränkungen Ihrer Daten. Möglicherweise müssen Sie zusätzliche Daten sammeln oder vorhandene Daten bereinigen und vorverarbeiten, um sie für die Analyse nutzbar zu machen. Standardisierung ist in diesem Schritt ebenfalls entscheidend, da sie dazu beiträgt, dass die Daten über verschiedene Quellen und Proben hinweg konsistent und vergleichbar bleiben.

Schritt 4: Entwicklung eines Testplans zur Validierung von Genauigkeit und Zuverlässigkeit

In den Biowissenschaften ist eine Validierung unerlässlich, um sich auf die Genauigkeit der Ergebnisse einer Technik verlassen zu können. Bei KI/ML-Tools können Sie Ihre Daten in Trainings- und Testsets unterteilen, um die Leistung zu bewerten. Es gibt auch weitere Methoden, um das KI/ML-Tool oder -Modell zu testen. Achten Sie in jedem Fall auf einen soliden Testplan, der auch die Prüfung von Datenausreißern umfasst, um die Schwachstellen des von Ihnen implementierten Modells oder Geräts zu bewerten.

Schritt 5: Training Ihres KI/ML-Modells mit den vorbereiteten Daten

Wenn Sie ein KI/ML-Modell von Grund auf neu erstellt haben, ist der nächste Schritt, ihm das Erkennen von Mustern oder die Ausführung anderer Aufgaben beizubringen. Ziel ist es, die optimalen Parameter zu finden, die am besten zu den Daten passen, Fehler minimieren und eine hohe Leistung bei den Testdaten erzielen.

Schritt 6: Testen und Validieren Ihres KI/ML-Modells

Der nächste Schritt bei der Überprüfung eines KI/ML-Modells ist das Testen mit einem Datensatz, der sich von dem für das Training verwendeten unterscheidet. Dies hilft dabei, die Genauigkeit, Präzision und den Recall des Modells zu bestimmen. Die Validierungsphase umfasst die Feinabstimmung der Modellparameter und die Leistungsbewertung, um ein Overfitting zu vermeiden – also den Fall, dass das Modell bei Trainingsdaten gut abschneidet, bei Testdaten jedoch versagt.

Schritt 7: Integration des KI/ML-Tools in Ihren Labor-Workflow

Überlegen Sie, wie Sie die Ergebnisse der KI/ML-Analyse in Ihre bestehenden Laborprozesse einbinden können. Das Tool muss mit Ihrer vorhandenen Infrastruktur und Software im Labor kompatibel sein, insbesondere mit digitalen Plattformen für das Informationsmanagement. 

Schritt 8: Überwachung und Bewertung der laufenden Leistung

Auch wenn Ihr KI/ML-Modell anfangs relevante und qualitativ hochwertige Analysen liefert, kann die Leistung mit der Zeit nachlassen oder sich die Prioritäten im Labor ändern. Eine kontinuierliche Überwachung und Aktualisierung des Modells ist notwendig, um sicherzustellen, dass die Leistungskennzahlen eingehalten werden und das Modell weiterhin den sich entwickelnden Anforderungen des Labors entspricht. 

Schritt 9: Aktualisierung und Feinabstimmung des KI/ML-Modells

Die Leistungsoptimierung ist ein entscheidender Schritt im Lebenszyklus eines KI/ML-Tools oder -Modells. Dies kann das Testen mit neuen Daten, das erneute Training und die erneute Validierung der Leistung umfassen. Sie können auch die Parameter oder Architekturen der Modelle anpassen, um die Leistung weiter zu verfeinern. 

Schritt 10: Sicherstellung der Compliance

KI und ML sind in den Biowissenschaften und anderen Branchen noch neue Werkzeuge. Um Ihre Daten zu schützen, halten Sie sich an Vorschriften wie DSGVO und HIPAA. Zudem ergeben sich ethische Implikationen durch Entscheidungsverzerrungen in nicht validierten oder ungenauen KI/ML-Modellen. Um diese zu vermeiden, implementieren Sie einen Qualitätssicherungsprozess, der regelmäßige Leistungsüberprüfungen und die Einbindung wichtiger Stakeholder umfasst.

Fazit

KI, ML, DL und „Big Data“ sind aus den Biowissenschaften nicht mehr wegzudenken. 

Die oben genannten Schritte können Sie und Ihr Team bei der Implementierung von KI unterstützen, um Ihre Forschungsfragen zu beantworten. Für gängige Forschungsfragen gibt es möglicherweise bereits Standardlösungen. Es kann jedoch erforderlich sein, mit Computerbiologen und Bioinformatikern zusammenzuarbeiten, um ein neues Modell zu entwickeln. Wir wissen, dass das Training, die Validierung und das Testen eines neuen Modells keine kleine Aufgabe sind: Es erfordert Fokus, Geduld und eine hochmoderne Infrastruktur. Für weiterführende Lektüre zur technischen Anwendung von KI/ML-Tools in Ihrem Labor lesen Sie den umfassenden Leitfaden von Lee et al..

Bei eLabNext ist die Digitalisierung von Laboren die Zukunft. Wir unterstützen Forscher, Labore und Organisationen dabei, KI-Lösungen zu implementieren, um tiefere Einblicke in ihre Big Data zu gewinnen.

Wenn Sie daran interessiert sind, wie Ihre KI/ML-Modelle mit Ihren anderen digitalen Laborplattformen verknüpft werden können, kontaktieren Sie unsere Experten bei eLabNext.