El laboratorio actual es un entorno de alto rendimiento de datos. Casi todos sus equipos están capturando datos y los sistemas analíticos clave están capturando más datos que nunca. A medida que aumenta el ritmo, el volumen y la variedad de datos, el uso del análisis se ha vuelto esencial para crear eficiencias operativas.
El rol del análisis en el laboratorio actual
Permitir que en los laboratorios se evalúe y optimice el rendimiento, se identifiquen las ineficiencias operativas y se detecte la raíz de las áreas problemáticas identificadas son funciones clave del análisis. Permite la evaluación comparativa del rendimiento e impulsa la mejora continua mediante el seguimiento de una lista completa de métricas clave de rendimiento.
El análisis puede proporcionar a los laboratorios indicadores adelantados y rezagados de rendimiento, lo que ayuda a la toma de decisiones tanto reactivas como proactivas. Junto con el análisis de los KPI en los datos históricos, los algoritmos actuales de Inteligencia Artificial/Machine Learning (IA/ML) generan información predictiva y prescriptiva para que en el laboratorio se impulsen mejoras tanto en la calidad como en la eficiencia operativa.
Los laboratorios están utilizando enfoques cada vez más sofisticados para el análisis de datos con el fin de mejorar sus operaciones y obtener una ventaja competitiva. Según la encuesta State of the Industry 2021 de Medical Laboratory Observer, el 77 % de los laboratorios utilizan el análisis en la actualidad, con diversos niveles de madurez.
Para obtener información más detallada, un paso fundamental es crear una vista consolidada de los datos de laboratorio: una "fuente única de información" (SSOT) en un laboratorio. El acceso a datos precisos, oportunos y completos posibilita que en los laboratorios se puedan realizar análisis avanzados para la mejora continua.
Aquí es donde entran en juego las plataformas avanzadas de IA de extremo a extremo, como LabVantage Analytics. Estas plataformas no solo admiten análisis y visualizaciones de datos avanzados, sino que también utilizan tecnología de vanguardia para ingerir datos de distintas fuentes (tanto en lotes como en tiempo real) y almacenarlos, lo que permite crear una fuente única de información para los laboratorios. Estas plataformas de IA ofrecen a los usuarios una amplia gama de algoritmos de inteligencia artificial, machine learning y aprendizaje profundo para ayudar a resolver algunos de los problemas más complejos a los que se enfrentan los laboratorios actuales.
Casos de uso de análisis de laboratorio
¿Cuáles son algunos casos de negocio comunes para el uso de análisis de laboratorio en diversas industrias?
- Fabricación
Realice análisis relacionados con la calidad a través de la combinación de datos de laboratorio con datos del proceso de producción para identificar los impulsores de la mala calidad y recomendar estrategias de intervención en tiempo real.Impacto: Reduce los costos asociados a la mala calidad en la fabricación.
- Ciencia de los materiales
Prediga una fórmula que utilice un conjunto seleccionado de materias primas y cumpla con las especificaciones deseadas; cuál es el rendimiento de una nueva fórmula en una aplicación determinada o cuál es el rendimiento de una fórmula histórica en una nueva aplicación.Impacto: Reduce el costo de los experimentos fallidos en los laboratorios de I y D.
- Procesamiento de alimentos
Identifique las áreas de la unidad de procesamiento para recoger muestras a fin de verificar la presencia de Listeria y otros contaminantes en función de una evaluación de riesgos basada en datos de diferentes superficies para mejorar el control de calidad.Impacto: Mejora la calidad del producto final.
- Productos farmacéuticos
Genere la mejor curva estándar utilizando concentraciones conocidas del análisis que se está ensayando o ejecute un análisis relacionado con el modelado PK/PD, incluida la farmacocinética poblacional.Impacto: Mejora el tiempo de respuesta para el análisis y reduce los costos a través de una mejor eficiencia y una mayor precisión.
- Biotecnología
Calcule los puntos de corte de inmunogenicidad y la sensibilidad del ensayo, con cálculos para ensayos de detección, ensayos confirmatorios y ensayos neutralizantes, incluidos análisis paramétricos y no paramétricos.Impacto: Mejora el tiempo de respuesta para el análisis y reduce los costos a través de una mejor eficiencia y una mayor precisión.
El ROI del análisis de laboratorio
El ROI general del análisis de laboratorio es sustancial, ya que conduce a una reducción significativa de los costos operativos a través de una mayor eficiencia y potenciales mejoras en la calidad general. Los beneficios incluyen:
- Mejora de la planificación y programación de recursos: Planifique el trabajo y la asignación de recursos en función de la disponibilidad de recursos y la carga de trabajo actual/prevista. Esto reduce los tiempos de respuesta al equilibrar el trabajo entre los recursos disponibles.
- Mejora de la gestión de materiales: Aproveche los conocimientos predictivos para gestionar los materiales de laboratorio, los artículos de inventario y los consumibles, incluido el seguimiento y la distribución de los materiales y la trazabilidad de los resultados de las pruebas en relación con los estándares y los reactivos utilizados.
- Mejora de la gestión de instrumentos: Realice un seguimiento de los datos de los instrumentos en tiempo real para evaluar y mejorar la utilización de los instrumentos e identificar señales para el mantenimiento preventivo y predictivo.
- Mejora del análisis de costos: Aproveche el análisis de tendencias y transversal de los costos que permite la identificación de grupos de alto costo y generadores de costo asociados, lo que conducirá a una mejor gestión de estos.
- Mejora de la eficiencia y el rendimiento del laboratorio: Analice los datos de laboratorio para identificar el origen de los cuellos de botella que provocan retrasos en los laboratorios. La eliminación de estos cuellos de botella reduce el TAT para las solicitudes/pruebas y mejora el rendimiento.
- Mejora de la gestión de calidad: Realice análisis relacionados con la calidad con el control estadístico de procesos.
- Evaluación comparativa entre laboratorios para maximizar el ROI: Compare los costos relativos y el TAT de las pruebas en diferentes laboratorios y recomiende qué pruebas de alto margen deben realizarse y cuándo para maximizar el ROI general del laboratorio.
- Mejora de la información de los experimentos: Proporcione a los laboratorios de I y D una visión completa de todos los laboratorios para evitar la repetición de experimentos, lo que genera un ahorro significativo de costos y tiempo.
En el futuro, los laboratorios no solo buscarán el uso de datos para ser más eficientes dentro del laboratorio, sino que también fusionarán los datos del laboratorio con otros conjuntos de datos para obtener información exhaustiva, lo que multiplicará el ROI del análisis de datos.
Los laboratorios que aprovechan sus activos de datos con análisis de datos tienen más probabilidades de prosperar de varias maneras:
- Mejora de la eficiencia operativa al permitir un uso óptimo de los recursos del laboratorio, lo que conduce a la reducción de costos.
- Mejora de la calidad tanto de los productos terminados como de los productos intermedios, lo que permite la reducción de los costos que implica una la mala calidad.
- Mejoras del ciclo de vida de la innovación con información basada en datos de laboratorio internos, junto con datos externos.
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