Автоматизация лабораторий повышает эффективность работы и улучшает качество получаемой информации

Компьютерное зрения и другие виды искусственного интеллекта ускоряют работу лаборатории.

Лабораторная автоматизация освобождает технических специалистов и ученых от выполнения ресурсоемких задач вручную, чтобы они могли сосредоточиться на более важной работе. Пациенты смогут быстрее получать диагностическую информацию и своевременную помощь, которая им необходима. Возможность более быстрого тестирования новых препаратов для эффективного лечения пациентов. Искусственный интеллект в этой лаборатории будущего выводит автоматизацию на новый уровень.

Независимо от того, проводится ли простой анализ крови или анализируются последствия возможного лечения для культуры клеток, некоторые из наиболее важных ответов на вопросы в области здравоохранения и медико-биологических наук поступают из лаборатории. Лаборатория развивается благодаря высокой точности, высокой скорости и высокой пропускной способности. Чем эффективнее работает лаборатория, тем быстрее исследователи могут совершать открытия, а врачи — ставить диагнозы и предоставлять высококлассное лечение.

Для автоматизации лаборатории необходим набор технологий для автоматизации задач, выполняемых вручную, задач с обслуживанием больших объемов данных в клинических и исследовательских лабораториях. Все чаще эти технологии используются с применением робототехники и искусственного интеллекта (ИИ), в том числе машинного обучения, глубинного обучения и компьютерного зрения. Лабораторная робототехника и автоматизация могут применяться в различных процессах и оборудовании, от настольных инструментов до независимых систем и микроскопов. В зависимости от применения системы лабораторной автоматизации могут быть однофункциональными или совмещать в себе несколько функций одновременно.

Автоматизация клинической лаборатории

Автоматизация клинической лаборатории сосредоточена главным образом на обеспечении точности, ускорении и повышении эффективности диагностических испытаний. Клинические лаборатории обычно работают круглосуточно. Чрезвычайно важным для технического персонала в этих лабораториях является обработка большого количества тестов из одной или более больниц или клиник.

Новейшие решения по автоматизации клинических лабораторий включают применение компьютерного зрения для считывания штрихкодов, идентификации образцов и обеспечения точной и аккуратной работы роботизированных рук. Клинические лаборатории также используют машинное обучения в таких областях, как цифровая патология, где требуется высокая вычислительная производительность на периферийных серверах.

Исследования и фармацевтические разработки

Роботы, работающие с жидкостями, геномные аппараты, многопараметрический скрининг (HCS) и скрининг с высокой пропускной способностью (HTS) обеспечиваются системами автоматизации лабораторий и помогают ученым ускорять исследования и фармацевтические разработки. Исследователи могут проводить невероятно большое количество опытов, что может привести к открытиям новых препаратов, способов лечения рака и других заболеваний. Машинное обучение и глубинное обучение особенно ценны в исследовательских лабораториях благодаря алгоритмам для ускорения многопараметрического скрининга (HCS) и рабочих нагрузок, связанных с изображениями.

Например, для поддержки раннего исследования лекарственных препаратов путем ускорения многопараметрического скрининга (HCS) Intel и Novartis применяли глубокие нейронные сети (DNN), что сократить время подготовки моделей анализа изображения с 11 часов до 31 минуты.1 Команда использовала восемь процессорных серверов, высокоскоростные системы коммутации и оптимизированный TensorFlow для значительного ускорения обработки микроскопических изображений. Это решение помогает исследователям изучать результаты тысяч химических терапий на различных культурах клеток и оценивать потенциальную эффективность различных препаратов.

Преимущества автоматизации лаборатории

Автоматизация процессов, выполняемых вручную в лаборатории, дает ряд преимуществ и, прежде всего, экономит время. Еще более важным является то, что становится возможным, когда задачи выполняются быстрее при сохранении точности. Например, когда исследователи имеют возможность обработки миллиона составов для целевого препарата, они способны открыть революционный способ лечения с невиданной скоростью.

  • Сокращение количества погрешностей. Лабораторная автоматизация по определению снижает вероятность появления человеческой ошибки при выполнении работ вручную.2 Она также поддерживает воспроизводимость и последовательность выполнения тестов.
  • Быстрое время выполнения работы. Автоматизированные системы способны выполнять скрининг с высокой пропускной способностью и другие эксперименты со скоростью, которая невозможна при выполнении той же задачи человеком, и сохранять точность.2
  • Стратегическое использование персонала. Технический персонал лаборатории и ученые могут работать с максимальной эффективностью, сосредоточившись на решении стратегических задач, а не занимаясь однообразной работой.
  • Снижение затрат. Системы автоматизации лабораторий могут снизить затраты, сократив требуемые объемы реагентов и минимизировав количество отходов.
  • Безопасность на рабочем месте. Сократив до минимума потребность во вмешательстве человека, автоматизация лаборатории ограничивает воздействие патогенов и вредных химикатов на технический персонал, а также уменьшает количество травм, вызванных повторяющимися действиями.

Intel и Novartis использовали глубинные нейронные сети (DNN) для сокращения времени, требуемого для подготовки моделей анализа изображений, с 11 часов до 31 минуты¹.

Технологии автоматизации для лабораторий

Технологии Intel®, от роботизированных рук до обработки изображений, поддерживают реализацию новейших решений для автоматизации лабораторий. Наш широкий выбор вычислительных технологий дает производителям инструментов целый ряд вычислительных решений, отвечающих требованиям к мощности и производительности, наряду с программным обеспечением для машинного зрения и других типов искусственного интеллекта.

Кроме того, серверы и хранилища на базе технологий Intel® обеспечивают прочную основу для управления данными во всей лаборатории. Это поддерживает принципы ЧЕСТНЫХ данных, что дает возможности для поиска, доступа, обеспечения совместимости и повторного использования данных автоматизированными системами без вмешательства человека.

Технологии Intel® для автоматизации лабораторий
Процессоры Intel® Core™ и Intel® Atom® Процессоры Intel обеспечивают необходимый уровень производительности и энергопотребления, необходимый для автоматизации процессов в лаборатории. Идеально подходят для обработки, извлечения, сортировки, центрифугирования образцов и выполнения других пред- и постаналитических функций.
Масштабируемые процессоры Intel® Xeon® Масштабируемые процессоры Intel® Xeon® обеспечивают высокую производительность для периферийных серверов в лаборатории и особенно полезны для многопараметрического скрининга (HCS) и других работ с изображениями.
Визуальные процессоры Intel® Movidius™ Визуальные процессоры Intel® Movidius™ разработаны для компьютерного зрения на периферии. Эти визуальные процессоры с низким энергопотреблением позволяют считывать штрихкоды, регулировать перемещение роботизированных рук, производить анализ образцов и многое другое.
Энергонезависимая память Intel® Optane™ и SSD-накопители Энергонезависимая память Intel® Optane™ и твердотельные накопители поддерживают большие приложения, хранящие данные в оперативной памяти, идеально подходят для обработки изображений и работы искусственного интеллекта в лаборатории.
Программные инструменты искусственного интеллекта3 Разработчикам Intel предлагает программные библиотеки и решения по оптимизации для популярных платформ, таких как TensorFlow и Caffe, для повышения их производительности на архитектуре Intel®. Intel® Distribution of OpenVINO™ Toolkit оптимизирует разработку приложений для компьютерного зрения на платформах Intel, включая визуальные процессоры и центральные процессоры.
Intel® Wi-Fi 6 и Intel 5G Благодаря поддержке новейших стандартов Wi-Fi и 5G Intel оптимизирует процесс подключения инструментов в лаборатории. Высокая скорость подключения позволяет управлять рабочими процессами удаленно, осуществлять мониторинг в режиме реального времени, а также выполнять другие операции «периферия — облако».

Создание лаборатории будущего

Интернет вещей уже начал вытеснять обособленные базы данных и предлагает новый уровень автоматизации. Микроскопические изображения обрабатываются в реальном времени. Результаты опытов можно анализировать и передавать между лабораториями по всему миру. Данные с датчиков могут применяться к алгоритмам искусственного интеллекта для информирования о необходимости профилактического обслуживания, что, в свою очередь, сокращает время простоя оборудования.

Более быстрая обработка, хранение и сетевые технологии будут и впредь повышать эффективность лаборатории будущего. Например, специалисты из Исследовательского института трансляционной геномики (TGen) секвентируют геномы пациентов, затем производят анализ геномики, используя инфраструктуру с высокой производительностью (HPC) на базе масштабируемых процессоров Intel® Xeon®. Использование современных аппаратных средств HPC для более быстрого анализа позволяет консультантам-генетикам и врачам определять более своевременные варианты лечения. Современные аппаратные средства HPC также создают основу, которая позволяет исследователям применять методы машинного обучения для обработки массивных объемов данных, раскрытия информации, которая позволит высокоточной медицине выйти на новый уровень.

Институт TGen создал инфраструктуру с высокой производительностью (HPC). Инфраструктура на базе масштабируемых процессоров Intel® Xeon®, памяти Intel® Optane™ и стоечных серверов Dell оптимизирована для медико-биологических наук.

По мере того как клинические, исследовательские и фармацевтические лаборатории будут становиться более подключенными и автоматизированными, Intel предоставит технологию для эффективной передачи, хранения и обработки данных. Технологии Intel® позволяют применять интеллектуальные компоненты на любом этапе выполнения работ в автоматизированной лаборатории, независимо от того, идет ли речь об аналитике геномики в облачной среде или о роботизированных руках на периферии.

Часто задаваемые вопросы

Часто задаваемые вопросы

Автоматизация лаборатории позволяет использовать робототехнику, искусственный интеллект и другие технологии для автоматизации работ, выполняемых вручную, решения задач с большими объемами данных в клинических и исследовательских лабораториях.

Автоматизация позволяет сокращать время, необходимое для выполнения работы, и совершать открытия как в клинических, так и в исследовательских лабораториях. Это включает лаборатории в больницах, фармацевтических и биотехнологических компаниях, университетах и других исследовательских учреждениях.

Лабораторная робототехника и автоматизация реализуются на базе ассортимента аппаратных и программных средств, иногда со специальными возможностями компьютерного зрения или других видов искусственного интеллекта.

Увеличение объема ресурсов в сфере здравоохранения и медико-биологических наук

Узнайте больше о новейших технологиях для поставщиков услуг здравоохранения, систем здравоохранения и специалистов медико-биологической сферы.

Здравоохранение и медико-биологические науки

Здравоохранение и медико-биологические науки развиваются с помощью технологий Intel® для обработки медицинских изображений, геномики, телемедицины и робототехники.

Подробнее

Ускорение открытия лекарственных препаратов

Корпорация Intel сотрудничала с Novartis для ускорения многопараметрического скрининга, ключевого элемента раннего открытия лекарственных препаратов с использованием многомасштабных конволюционных нейронных сетей (CNN).

Подробнее

Ускорение исследований геномики

Корпорация Intel и Институт Броуда сотрудничают в сфере разработки решений для центров обработки данных для продвижения аналитики и исследований геномики по всему миру.

Узнайте о геномных исследованиях

Высокоточная медицина

Узнайте о технологиях, необходимых для поддержки высокоточных медицинских рабочих нагрузок, таких как аналитика геномики, молекулярная визуализация и молекулярная динамика.

Узнайте больше о высокоточной медицине

ИИ в здравоохранении и биологических науках

ИИ в здравоохранении и в биологических науках помогает повысить эффективность и улучшить качество диагностической визуализации, автоматизации лабораторий и других областей.

Узнайте об искусственном интеллекте в здравоохранении

Периферийные вычисления

Серверы, устройства и центры обработки данных размещаются в местах, где ресурсы для периферийных вычислений необходимы больше всего.

Узнайте о периферийных технологиях

Уведомления и отказ от ответственности

Для работы технологий Intel® может потребоваться соответствующее оборудование, программное обеспечение или активация сервисов.

Ни один продукт или компонент не может обеспечить абсолютную защиту.

Ваши расходы и результаты могут отличаться.

Информация о продукте и производительности

1 заявление (20х) основано на сокращении времени в 21,7 раза, получено благодаря масштабированию с системы с одним узлом на 8-разъемный кластер. 8-разъемная кластерная конфигурация узла: ЦП: Intel® Xeon® 6148 (2,4 ГГц), ядра: 40, разъемы: 2, технология Hyper-Threading: включена, память/узел: 192 ГБ, 2666 МГц, NIC: Intel® Omni-Path Host Fabric Interface (Intel® OP HFI), TensorFlow: вер.1.7.0, Horovod: 0.12.1, Open MPI: 3.0.0, кластер: ToR, коммутатор задачи: Intel® Omni-Path Switch (Intel® OP Switch). Конфигурация с одним узлом: ЦП: Intel® Xeon Phi™ 7290F, ОЗУ: 192 ГБ, DDR4, SSD-накопитель Intel® DC S3610 серии SC2BX016T4 объемом 1,6 ТБ, SSD-накопитель 480 ГБ Intel® SSD DC серии S3520 SC2BB480G7, библиотека Intel® Math Kernel Library (Intel® MKL) 2017/DAAL/Intel Caffe. * Ссылки: BBBC-021: Льоза В., Сокольники К. Л., Карпентер А. Е., Наборы микроскопических изображений с высокой пропускной способностью для проверки с аннотациями, Nature Methods, 2012. ImageNet: Руссаковский О. и другие, Визуальное распознавание большого объема данных ImageNet, IJCV, 2015. TensorFlow: Абади М. и другие, Машинное обучение с большим объемом данных для неоднородных систем, ПО доступно на сайте tensorflow.org. Тесты регистрируют производительность компонентов в ходе конкретного теста, выполняемого на определенных системах. Различия в программном и аппаратном обеспечении или конфигурации будут оказывать влияние на фактическую производительность. При принятии решения о приобретении ПК рекомендуется обращаться также к другим источникам информации о характеристиках. Для получения исчерпывающей информации о производительности и результатах эталонных тестов посетите веб-сайт по адресу: www.intel.ru/benchmarks. Доступность функций и преимуществ технологий Intel® зависит от конфигурации системы, а для их работы может потребоваться оборудование, программное обеспечение или активация сервисов. Значения производительности могут изменяться в зависимости от конфигурации системы. Ни одна вычислительная система не может быть полностью защищена. Свяжитесь с изготовителем или продавцом вашей системы или получите больше информации на сайте intel.ru.
2 «Преимущества и ограничения полной автоматизации лаборатории: личный обзор», Клиническая химия и лабораторная медицина (CCLM), февраль 2019 г., degruyter.com/view/journals/cclm/57/6/article-p802.xml.
3

Производительность зависит от вида использования, конфигурации и других факторов. Дополнительная информация — по ссылке: www.Intel.com/PerformanceIndex.