Laboratuvar Otomasyonu Verimliliği ve Analizleri Geliştiriyor

Görüntü işleme ve diğer yapay zeka türleri laboratuvardaki işleri hızlandırır.

Laboratuvar otomasyonu, teknisyenleri ve bilim insanlarını zaman alan manuel işlerden kurtarıyor; böylece daha önemli işlere odaklanabiliyorlar. Hastalar daha hızlı tanı alıyor ve ihtiyaç duydukları bakıma zamanında erişiyor. Yeni ilaçlar hızlıca test edilip çığır açan tedaviler sağlayabiliyor. Geleceğin laboratuvarında yapay zeka, otomasyonu bir sonraki seviyeye taşıyor.

İster basit bir kan testi yapıyor ister potansiyel bir tedavinin hücre kültürü üzerindeki etkilerini analiz ediyor olun, sağlık ve yaşam bilimlerinde önemli yanıtların çoğu laboratuvar çalışmalarında bulunur. Laboratuvar için yüksek doğrulukta, hızlı ve yüksek çıktılı sonuçlar almak önemlidir. Laboratuvar ne kadar verimli çalışırsa araştırmacıların yaptığı keşifler ve klinisyenlerin koyduğu tanılar da o kadar hızlı olur; böylece dünya standartlarında bakım daha hızlı sunulur.

Laboratuvar otomasyonu, klinik ve araştırma laboratuvarlarındaki manuel ve yüksek hacimli görevleri otomatikleştirmeyi amaçlayan teknolojilerden oluşur. Gittikçe yaygınlaşan bu teknolojiler arasında laboratuvar robotları ile makine öğrenimi, derin öğrenme ve görüntü işlemeyi de içine alan yapay zeka (AI) bulunur. Laboratuvar robotları ve otomasyon, tezgah aletlerinden tek başına kullanılan sistemlere ve mikroskoplara kadar, çeşitli süreçlere ve ekipmanlara uygulanabilir. Laboratuvar otomasyon sistemleri kullanım şekillerine bağlı olarak tek fonksiyonlu olabilir veya birden çok fonksiyonu bir araya getirebilir.

Klinik Laboratuvar Otomasyonu

Klinik laboratuvarlardaki otomasyon, temel olarak tanı testlerini hızlandırıp verimliliği artırırken doğruluk sağlamayı hedefler. Klinik laboratuvarlar genellikle gece gündüz çalışır. Bu laboratuvarlarda çalışan teknisyenler için bir veya daha fazla hastaneden ya da klinikten gelen çok sayıda testle ilgilenebilmek son derece önemlidir.

Klinik laboratuvar otomasyonunda kullanılan en yeni çözümler barkodların okunması, numunelerin tanımlanması ve robotik kolların doğru hareketler yapabilmesi için görüntü işlemeden yararlanır. Klinik laboratuvarlar aynı zamanda uç sunucularda yüksek düzey bilgi işlem performansı gerektiren dijital patoloji gibi alanlarda makine öğrenimi kullanımını da keşfediyor.

Araştırma ve İlaç Geliştirme

Sıvı kullanan robotlar, gen dizileyiciler, yüksek içerikli taramalar (HCS) ve yüksek çıktılı taramalar (HTS) bilim insanlarının araştırmalarını ve ilaç geliştirmelerini hızlandırmaya yardımcı olan laboratuvar otomasyon sistemleri arasındadır. Araştırmacılar; yeni ilaçların, kanser tedavilerinin veya diğer tedavilerin bulunmasıyla sonuçlanabilecek oldukça fazla sayıda deney yürütebilir. HCS ve diğer görüntüleme iş yüklerini hızlandıran algoritmalar sunan makine öğrenimi ve derin öğrenme, araştırma laboratuvarları için özellikle önemlidir.

Örneğin Intel ve Novartis, HCS hızlandırma sayesinde erken ilaç keşiflerini desteklemek için görüntü analiz modelleri çalışmasını 11 saatten 31 dakikaya düşürmek amacıyla derin nöral ağları (DNN) kullanmıştır.1 Ekip, mikroskopik görüntüleri önemli ölçüde daha hızlı işlemek için sekiz CPU tabanlı sunucu, yüksek hızlı ara bağlantı yapısı ve optimize TensorFlow kullanmıştır. Bu çözüm sayesinde araştırmacılar, farklı hücre kültürleri üzerinde binlerce kimyasal tedavinin etkisini inceleyebilir ve çeşitli ilaçların potansiyel etkililiğini değerlendirebilir.

Laboratuvar Otomasyonunun Faydaları

Laboratuvardaki manuel işlemlerin otomatikleştirilmesinin birçok yararı vardır ve bunlar arasında en dikkat çekici olan zamandan sağlanan tasarruftur. Ancak daha da önemli olan, işlemler hızla gerçekleştirilirken doğruluğun korunmasıdır. Örneğin araştırmacılar, bir ilacı hedefleyerek milyonlarca bileşiği hızlıca işleyip daha önce mümkün olmayan bir hızla çığır açan bir tedavi keşfedebilirler.

  • Hata azaltma. Laboratuvar otomasyonu tasarım olarak manuel işleri devreden çıkarıp insan hatası ihtimalini azaltır.2 Bu aynı zamanda testlerde yeniden üretilebilirliği ve tutarlılığı destekler.
  • Hızlı geri dönüş süresi. Otomatik sistemler, doğruluğu korurken insanlar tarafından gerçekleştirildiğinde mümkün olmayan bir hızda yüksek çıktılı tarama ve başka deney imkanları sunabilir.2
  • İnsan personelin stratejik kullanımı. Laboratuvar teknisyenleri ve bilim insanları becerilerini sonuna kadar kullanırken tekrarlı işlere vakit harcamaktansa dikkatlerini stratejik görevlere verebilir.
  • Maliyeti düşürme. Laboratuvar otomasyon sistemleri, ihtiyaç duyulan reaktif hacimlerini azaltarak ve atıkları en aza indirerek maliyetleri düşürmeye yardımcı olabilir.
  • İş yeri güvenliği. Laboratuvar otomasyonu, insan müdahalesine duyulan ihtiyacı en aza indirerek teknisyenlerin patojenlere ve zararlı kimyasallara maruziyetini ya da tekrarlı hareketlerden kaynaklanan yaralanmaları azaltmaya yardımcı olabilir.

Intel ve Novartis, görüntü analiz modelleri çalışmasını 11 saatten 31 dakikaya düşürmek amacıyla derin nöral ağları (DNN) kullanmıştır.¹

Laboratuvar Otomasyon Teknolojileri

Intel® teknolojileri, robotik kollardan görüntü işlemeye en yeni laboratuvar otomasyonu çözümlerini destekler. Geniş bilgi işlem teknolojileri portföyümüz, araç üreticilerine, görüntü işleme ve diğer yapay zeka türleri için yazılım özellikleriyle birlikte güç ve performans gerekliliklerini karşılayan çeşitli bilgi işlem seçenekleri sunar.

Ayrıca Intel® teknolojili sunucular ve depolama, laboratuvar genelindeki veri yönetimine yönelik güçlü bir temel sağlar. Bu şekilde ADİL veri ilkeleri desteklenir; yani veriler insan müdahalesi gerekmeden bulunabilir, erişilebilir, birlikte çalışabilir ve otomatik sistemlerde kullanılabilir hale gelir.

Laboratuvar Otomasyonuna Yönelik Intel® Teknolojileri
Intel® Core™ işlemciler ve Intel Atom® işlemciler Intel işlemcileri, laboratuvar işlemlerini otomatikleştirmek için gereken doğru performans ve güç düzeyini sunar. Numune toplama ve geri kazanımı, sıralama, santifüjleme ile analiz öncesi ve sonrası işlevler için idealdir.
Ölçeklenebilir Intel® Xeon® işlemciler Ölçeklenebilir Intel® Xeon® işlemciler, laboratuvardaki uç sunucular için yüksek performans sunar; özellikle yüksek içerikli tarama (HCS) ve diğer görüntüleme türleri için kullanışlıdır.
Intel® Movidius™ VPU'lar Intel® Movidius™ VPU'lar, uçta görüntü işleme için tasarlanmıştır. Bu düşük güç tüketimli VPU'larla barkod okuma, robotik kol hareketi, numune analizi ve birçok başka işlem mümkündür.
Intel® Optane™ kalıcı bellek ve SSD'ler Intel® Optane™ kalıcı bellek ve solid state sürücüler (SSD'ler), büyük bellek içi uygulamaları destekler; laboratuvar otomasyonunda görüntüleme ve yapay zeka iş yükleri için idealdir.
Yapay Zeka Yazılım Araçları3 Intel geliştiriciler için Intel® mimarisi üzerine kurulu performansı güçlendirmek için TensorFlow ve Caffe gibi popüler yapılara yönelik yazılım kitaplıkları ve optimizasyonlar sunar. Intel® Distribution of OpenVINO™ araç kiti, VPU'lar ve CPU'lar da dahil olmak üzere Intel platformlarında görüntü işleme uygulamalarının geliştirilmesini kolaylaştırır.
Intel® Wi-Fi 6 ve Intel 5G Intel, en yeni Wi-Fi ve 5G standartlarının desteğiyle laboratuvardaki araçlar arasında bağlantı kurma işlemini kolaylaştırıyor. Yüksek hızlı bağlantı; uzaktan kontrol, gerçek zamanlı izleme ve diğer uçtan buluta kullanım şekillerini mümkün kılar.

Geleceğin Laboratuvarı Geliştiriliyor

Nesnelerin İnterneti, verileri silolara ayırmaya başladı ve yeni bir otomasyon düzeyini mümkün kılıyor. Mikroskopik görüntüler gerçek zamanlı olarak işlenebilir. Deney sonuçları analiz edilebilir ve dünya genelinde laboratuvarlarla paylaşılabilir. Öngörücü bakım sağlamak için sensör verileri yapay zeka algoritmalarına uygulanabilir; böylece araçların kapalı kalma süreleri önlenir.

Daha hızlı işleme, depolama ve ağ teknolojileri geleceğin laboratuvarının verimliliğini artırmaya devam edecek. Örneğin, Translational Genomics Research Institute (TGen) bünyesindeki araştırmacılar, hasta genomlarını dizileyip Ölçeklenebilir Intel® Xeon® işlemcili yüksek performanslı bilgi işlem (HPC) altyapısında genom analizleri gerçekleştiriyor. Analizlerin daha hızlı yapılabilmesi için modern HPC donanımının kullanılması, genetik danışmanlarının ve doktorların tedavi seçeneklerini daha doğru zamanda belirlemesini sağlar. Modern HPC donanımı aynı zamanda araştırmacıların makine öğrenimi yöntemlerini oldukça geniş çaplı verilere uygulamasına imkan sağlayarak hassas tıp bilimini daha üst düzeylere taşıyabilecek analizler sağlar.

TGen, yüksek performanslı bir bilgi işlem (HPC) altyapısı kurmuştur. Yaşam bilimleri için optimize edilen altyapıda Ölçeklenebilir Intel® Xeon® işlemciler, Intel® Optane™ ve Dell raf sunucuları bulunur.

Klinik, araştırma ve ilaç laboratuvarları daha bağlı ve otomatik hale geldikçe Intel, verileri daha verimli şekilde aktaran, depolayan ve işleyen bir teknolojik temel sağlayacaktır. Söz konusu ister bulutta genom analizleri ister uçta robotik kol olsun Intel®, otomatik laboratuvardaki her adımda akıllı teknolojiler sunar.

SSS

Sık Sorulan Sorular

Laboratuvar otomasyonu kapsamında klinik veya araştırma laboratuvarında manuel ve yüksek hacimli işleri otomatikleştirmek için robot bilimi, yapay zeka ve diğer teknolojiler kullanılır.

Otomasyon, klinik ve araştırma laboratuvarlarında geri dönüş sürelerini ve keşifleri hızlandırabilir. Buna hastanelerde, ilaç ve biyoteknik şirketlerinde, üniversitelerde ve diğer araştırma kurumlarındaki laboratuvarlar dahildir.

Laboratuvar robot bilimi ve otomasyonu; bir dizi donanım ve yazılım ve bazen görüntü işleme ve diğer yapay zeka türlerine yönelik belirli özellikler tarafından desteklenir.

Sağlık ve Yaşam Bilimleri ile İlgili Daha Fazla Kaynak

Sağlık uzmanları, sağlık sistemleri ve yaşam bilimleri uzmanları için en yeni teknolojiler hakkında daha fazla bilgi edinin.

Sağlık ve Yaşam Bilimleri Teknolojisi

Intel® teknolojisine sahip tıbbi görüntüleme, veri analizi, genetik bilimi, teletıp ve robot teknolojisi sayesinde sağlık ve yaşam bilimleri gelişiyor.

Daha fazla bilgi edinin

İlaç Keşfini Hızlandırma

Erken ilaç keşfi için önemli bir faktör olan yüksek içerikli taramayı hızlandırmak için Intel, evrişimli sinirsel ağları (CNN'ler) kullanarak Novartis ile iş birliğine gitmiştir.

Okumaya devam edin

Genom Bilimi Araştırmalarını Hızlandırma

Intel ve Broad Institute, dünya genelinde genom bilimi analizleri ve araştırmalar yürütmek için veri merkezi çözümlerinde iş birliğine gidiyor.

Gen bilimi araştırmalarını keşfedin

Hassas Tıp

Genom bilimi analizi, moleküler görüntüleme ve moleküler dinamikler gibi hassas tıp iş yüklerini desteklemek için gereken teknolojiler hakkında bilgi edinin.

Hassas tıp hakkında bilgi edinin

Sağlık Hizmetleri ve Yaşam Bilimlerinde Yapay Zeka

Sağlık ve yaşam bilimlerinde yapay zeka, tıbbi görüntüleme, laboratuvar otomasyonu ve daha pek çok alanda verimliliği artırmaya ve bakımı geliştirmeye yardımcı olur.

Sağlıkta yapay zekayı keşfedin

Uç Bilgi İşlem

Uç bilgi işlem; sunucuları, cihazları ve veri işlemeyi kaynakların en çok ihtiyaç duyulduğu yere göre birçok farklı noktaya yerleştirir.

Uç teknolojileri keşfedin

Bildirimler ve Uyarılar

Intel® teknolojileri; etkinleştirilmiş donanım, yazılım ya da hizmet aktivasyonu gerektirebilir.

Hiçbir ürün veya bileşen mutlak güvenlik sağlayamaz.

Maliyet ve sonuçlar farklılık gösterebilir.

Ürün ve Performans Bilgileri

1Tek düğümlü sistem ile 8 yuva kümesi arasında ölçeklemeyle sağlanan 21,7 hat hızlanmayı temel alarak 20 kat. 8 yuva kümeli düğüm yapılandırması: CPU: 2,4 GHz'de Intel® Xeon® 6148 işlemci, Çekirdek: 40, Yuva: 2, Hyper-threading: Etkin, Bellek/düğüm:192 GB, 2666 MHz, NIC: Intel® Omni-Path Ana Bilgisayar Yapı Arabirimi (Intel® OP HFI), TensorFlow: v1.7.0, Horovod: 0.12.1, Açık MPI: 3.0.0, Küme: Raf Üstü Anahtar: Intel® Omni-Path Anahtar. Tek düğüm yapılandırması: CPU: Intel® Xeon Phi™ işlemci 192 GB DDR4 RAM, 1 adet 1,6 TB Intel® SSD DC S3610 Serisi SC2BX016T4, 1 adet 480 GB Intel® SSD DC S3520 Serisi SC2BB480G7, Intel® Math Kernel Library (Intel® MKL) 2017/DAAL/Intel Caffe. *Referanslar: BBBC-021: Ljosa V, Sokolnicki KL, Carpenter AE, Doğrulama için açıklamalı yüksek verimli mikroskopi görüntü setleri, Nature Methods, 2012. ImageNet: Russakovsky O et al, ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge, IJCV, 2015. TensorFlow: Abadi M et al, Heterojen Sistemlerde Büyük Ölçekli Makine Öğrenimi, Software available from tensorflow.org. Belirli bir testte ve belirli sistemlerde bileşenlerin belge performansını test eder. Donanım, yazılım veya yapılandırmadaki farklılıklar gerçek performansı etkileyebilir. Satın almayı düşündüğünüz ürünün performansını değerlendirmek için diğer bilgi kaynaklarına da başvurun. Performans ve karşılaştırma testi sonuçları ile ilgili daha fazla bilgi için lütfen www.intel.com.tr/benchmarks sayfasına gidin. Intel® teknolojilerinin özellikleri ve avantajları, sistem yapılandırmasına bağlıdır ve donanım ile yazılım etkinleştirmesi ya da hizmet aktivasyonu gerektirebilir. Sistem yapılandırmasına bağlı olarak performansta farklılıklar görülebilir. Hiçbir bilgisayar sistemi mutlak güvenlik sağlayamaz. Sistem üreticinize veya bayinize danışın ya da intel.com.tr adresinden daha fazla bilgi edinin
2"Toplam laboratuvar otomasyonunun avantajları ve sınırlamaları: kişisel bir genel bakış", Clinical Chemistry and Laboratory Medicine (CCLM) Februar 2019, degruyter.com/view/journals/cclm/57/6/article-p802.xml.
3

Performans; kullanım, yapılandırma ve diğer faktörlere göre değişebilir. www.Intel.com/PerformanceIndex sayfasından daha fazla bilgi edinin.