Le laboratoire d’aujourd’hui est un environnement à haut débit de données. Presque tous vos équipements capturent des données, et les principaux systèmes analytiques capturent plus de données que jamais auparavant. À mesure que le rythme, le volume et la variété des données augmentent, l’utilisation de l’analytique est devenue essentielle pour créer des efficacités opérationnelles.
Le rôle de l’analytique dans le laboratoire d’aujourd’hui
Permettre aux laboratoires d’évaluer et d’optimiser les performances, d’identifier les inefficacités opérationnelles et de s’attaquer à la cause profonde des problèmes identifiés sont des fonctions clés de l’analyse. Il permet d’évaluer les performances et de favoriser l’amélioration continue en surveillant une liste complète d’indicateurs de performance clés.
L’analytique peut fournir aux laboratoires des indicateurs avancés et retardés de performance, ce qui les aide à prendre des décisions réactives et proactives. Parallèlement à l’analyse des indicateurs clés de performance sur les données historiques, les algorithmes d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique (IA/ML) d’aujourd’hui génèrent des informations prédictives et prescriptives pour le laboratoire afin d’améliorer la qualité et l’efficacité opérationnelle.
Les laboratoires utilisent des approches de plus en plus sophistiquées de l’analyse des données pour améliorer leurs opérations et obtenir un avantage concurrentiel. Selon l’enquête 2021 State of the Industry de Medical Laboratory Observer, 77 % des laboratoires utilisent désormais l’analytique, avec différents niveaux de maturité.
Pour obtenir des informations plus approfondies, une étape fondamentale consiste à créer une vue consolidée des données de laboratoire, une « source unique de vérité » (SSOT) dans un laboratoire. L’accès à des données précises, opportunes et complètes permet aux laboratoires d’effectuer des analyses avancées pour une amélioration continue.
C’est là que les plateformes d’IA avancées de bout en bout, telles que LabVantage Analytics, entrent en jeu. Ces plateformes prennent non seulement en charge l’analyse et la visualisation avancées des données, mais utilisent également une technologie de pointe pour ingérer des données provenant de diverses sources de données (par lots et en temps réel) et stocker les données, créant ainsi une source unique de vérité pour les laboratoires. Ces plateformes d’IA offrent aux utilisateurs un large éventail d’algorithmes d’intelligence artificielle, d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond pour aider à résoudre certains des problèmes les plus complexes auxquels sont confrontés les laboratoires d’aujourd’hui.
Cas d’utilisation de l’analytique en laboratoire
Quels sont les cas d’utilisation courants de l’analyse de laboratoire dans divers secteurs ?
- Fabrication
Effectuez des analyses liées à la qualité en combinant les données de laboratoire avec les données du processus de production pour identifier les facteurs de mauvaise qualité et recommander des stratégies d’intervention en temps réel.impact: Réduit les coûts associés à une mauvaise qualité de fabrication.
- Science des matériaux
Prédire une recette qui utilise un ensemble choisi de matières premières et qui répond aux spécifications souhaitées ; Performances d’une nouvelle recette dans une application donnée ou performances d’une recette historique dans une nouvelle application.impact: Réduit le coût des expériences échouées dans les laboratoires de R&D.
- Traitement des aliments
Identifier les zones de l’unité de traitement à écouvillonner pour vérifier la présence de Listeria et d’autres contaminants sur la base d’une évaluation des risques basée sur les données de différentes surfaces pour un meilleur contrôle de la qualité.impact: Améliore la qualité du produit final.
- Produits pharmaceutiques
Générez la courbe standard la mieux ajustée à l’aide des concentrations connues de l’analyte analysé ou effectuez des analyses liées à la modélisation PK/, y compris la pharmacocinétique de population.impact: Améliore le délai d’exécution des analyses et réduit les coûts grâce à une efficacité accrue et à une meilleure précision.
- Biotechnologie
Calculez les seuils d’immunogénicité et la sensibilité du test, avec des calculs pour le test de dépistage, les tests de confirmation, le test de neutralisation, y compris l’analyse paramétrique et non paramétrique.impact: Améliore le délai d’exécution des analyses et réduit les coûts grâce à une efficacité accrue et à une meilleure précision.
Le retour sur investissement de l’analyse en laboratoire
Le retour sur investissement global de l’analytique en laboratoire est substantiel, car il permet de réduire considérablement les coûts d’exploitation grâce à une efficacité accrue et à des améliorations potentielles de la qualité globale. Les avantages comprennent :
- Amélioration de la planification et de l’ordonnancement des ressources : Planifiez le travail et l’allocation des ressources en fonction de la disponibilité des ressources et de la charge de travail actuelle/prévue. Cela permet de réduire les délais d’exécution en équilibrant le travail entre les ressources disponibles.
- Amélioration de la gestion des matériaux : Exploitez les informations prédictives pour gérer les matériaux de laboratoire, les articles d’inventaire et les consommables, y compris le suivi et la distribution des matériaux et la traçabilité des résultats de test par rapport aux normes et réactifs utilisés.
- Amélioration de la gestion des instruments : Suivez les données des instruments en temps réel pour évaluer et améliorer l’utilisation des instruments et identifier les signaux pour la maintenance préventive et prédictive.
- Amélioration de l’analyse des coûts : Tirer parti des tendances et de l’analyse transversale des coûts pour identifier les pools de coûts élevés et les inducteurs de coûts associés, ce qui permet une meilleure gestion des coûts.
- Amélioration de l’efficacité et du débit du laboratoire : Analysez les données de laboratoire pour identifier les causes profondes des goulets d’étranglement à l’origine des retards dans les laboratoires. L’élimination de ces goulets d’étranglement réduit le TAT pour les demandes/tests et améliore le débit.
- Amélioration de la gestion de la qualité : effectuez des analyses liées à la qualité avec un contrôle statistique des processus.
- Analyse comparative entre les laboratoires pour maximiser le retour sur investissement : Comparez les coûts relatifs et le TAT pour les tests dans différents laboratoires et recommandez quels tests à marge élevée doivent être effectués et à quel moment pour maximiser le retour sur investissement global du laboratoire.
- Amélioration des informations tirées des expériences : Fournir aux laboratoires de R&D une vue complète de l’ensemble des laboratoires afin d’éviter la répétition des expériences, ce qui permet de réaliser d’importantes économies de temps et d’argent.
À l’avenir, les laboratoires ne se contenteront pas d’utiliser les données pour être plus efficaces au sein du laboratoire, mais fusionneront également les données du laboratoire avec d’autres ensembles de données pour obtenir des informations complètes, multipliant ainsi le retour sur investissement de l’analyse des données.
Les laboratoires qui exploitent leurs actifs de données avec l’analyse de données sont plus susceptibles de prospérer de plusieurs manières :
- Amélioration de l’efficacité opérationnelle en permettant une utilisation optimale des ressources du laboratoire, ce qui a permis de réduire les coûts.
- Amélioration de la qualité des produits finis et des produits intermédiaires, réduisant ainsi le coût de la mauvaise qualité.
- Amélioration du cycle de vie de l’innovation grâce à des informations basées sur des données de laboratoire internes, en conjonction avec des données externes.
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