La tecnología ha cambiado casi todos los aspectos de nuestra vida diaria y ha redefinido rápidamente la forma en que hacemos ciencia. La disrupción digital provocada por la gran afluencia de tecnologías innovadoras ha creado tanto una dependencia cada vez mayor de la tecnología como una ciencia digitalmente acelerada. El surgimiento de la Internet de las cosas (IoT), la inteligencia artificial (AI) y el aprendizaje automático (ML) proporciona la base para la automatización inteligente y los conocimientos basados en big data.
Estas y otras tecnologías digitales son capaces de impulsar la productividad y transformar las operaciones en el laboratorio del futuro. La conectividad del laboratorio es la clave para desbloquear conocimientos impulsados por esta revolución digital, lo que lleva al próximo avance científico. Aun así, muchas organizaciones basadas en la ciencia están luchando para aprovechar estas herramientas.
La transformación digital de I+D incorpora los principios de la digitalización para eliminar cualquier proceso basado en papel, pero dentro de un marco de revisión de todo el proceso de trabajo. En lugar de simplemente trasladar el estado actual de generación y captura de datos a un formato electrónico, la transformación digital se centra en cuestiones más amplias, como qué datos utiliza quién y con qué fines, y si existe una ruta más directa para lograr el objetivo científico. Esto lo hace explícitamente multifuncional y abre oportunidades para mejorar la eficiencia operativa general y la productividad en los procesos comerciales más grandes.
¿Cómo funciona un laboratorio integrado?
El concepto del laboratorio integrado es un entorno de laboratorio completamente digital, donde se elimina el trabajo manual, los materiales y las muestras se gestionan de forma transparente, y los procesos de trabajo están conectados en todos los instrumentos y fluyen sin problemas a través de cualquier sistema operativo necesario para respaldar el trabajo. Estos flujos de trabajo digitales conducen a una calidad de datos mejorada en general a través de la automatización y la conectividad explícita: los sistemas operativos comparten metadatos comunes críticos y exponen sus datos para que otros sistemas los usen abiertamente y según sea necesario. Una característica de este tipo de datos se denomina FAIR1. Los cuatro principios fundamentales de los datos FAIR son: encontrabilidad, accesibilidad, interoperabilidad y reutilización. Los datos que entran y salen del entorno del laboratorio deben cumplir con los principios FAIR para lograr el beneficio de la "preparación de datos" del laboratorio integrado digitalmente del futuro.
Los sistemas desconectados, por lo tanto, se han convertido en un punto de dolor importante en el laboratorio. La gestión de procesos mixtos digitales y no digitales utilizando científicos para transportar datos está disminuyendo la eficiencia operativa y planteando dudas sobre la calidad y la integridad con respecto a los datos. Para superar los desafíos que surgen del uso continuo de procesos no digitales, el laboratorio moderno de hoy necesita volver a examinar el flujo de datos fundamental.
Lograr la conectividad del laboratorio
La conectividad digital forma la base para la transformación en la productividad del laboratorio. Es común que muchos laboratorios científicos tengan implementaciones múltiples de LIMS, ELN e instrumentación analítica duplicada, aislada, envejecida y que requiere operación manual o transcripción. Para lograr un entorno de laboratorio verdaderamente transformador, todas las personas, los procesos, los sistemas y los datos deben estar conectados y armonizados en un sistema racional y escalable y una arquitectura de datos.
El enfoque más efectivo para una transformación digital comienza con un análisis exhaustivo del proceso científico actual. Esto implica el análisis y la documentación de los flujos de trabajo del laboratorio en la práctica. Esta evaluación del estado actual proporciona un mapa de "puntos débiles": ineficiencias, estados de espera, duplicación innecesaria de trabajo y datos, y creación o recreación manual de datos. Esta evaluación luego guía el desarrollo de procesos de trabajo que incluyen mejoras de procesos dispuestas en una hoja de ruta. La hoja de ruta es importante: resolver todos los puntos débiles en un solo paso no es pragmático; además, no todos los puntos de dolor serán independientes o tendrán la misma importancia.
Seguir los datos
Los datos son el activo más valioso de la ciencia moderna. Obtener acceso a los conocimientos que contienen los datos es la clave para la I+D basada en datos. Un laboratorio integrado proporciona la conectividad digital necesaria para hacer que los datos de I+D sean más efectivos al ponerlos a disposición cuando y donde se necesiten. La digitalización puede eliminar los flujos de trabajo que se ejecutan actualmente en papel, Excel, PowerPoint y correo electrónico. Sin embargo, la transformación digital identifica y estratifica los datos en función de su uso y desarrolla una conectividad adicional entre los datos y los científicos que los utilizan, lo que permite que los procesos científicos se vuelvan "centrados en los datos". Esta transformación también permite análisis avanzados, aplicando algoritmos y AI/ML para automatizar y optimizar los resultados de I+D a través de modelos descriptivos y predictivos.
Viaje a la nube
En la última década, las organizaciones han estado adoptando un enfoque de "primero en la nube" o "solo en la nube". Cuando se aplican adecuadamente, las soluciones de TI basadas en la nube ofrecen una infraestructura flexible, sencilla y rentable que abre la puerta a una mayor digitalización y, por lo tanto, a la transformación digital.
Las colaboraciones entre sitios globales y socios comerciales externos requieren mover enormes cantidades de datos de forma rápida y segura en toda la empresa. La necesidad de una infraestructura de TI ágil y rentable y la tecnología adecuada para respaldar estos esfuerzos es un requisito vital para lograr el laboratorio integrado del futuro.
Aplicaciones adicionales del laboratorio digital
Desde la perspectiva de la gestión del laboratorio, ¿cómo puede aprovechar al máximo las ganancias en productividad que ofrece la transformación digital? Uno de los beneficios más impactantes del laboratorio integrado digitalmente es la capacidad de visualizar las operaciones del laboratorio.
Una de las tareas más intensivas en mano de obra dentro de cualquier entorno de laboratorio es el seguimiento y pedido de consumibles. Un entorno de laboratorio integrado puede permitirle simplificar este proceso a través del seguimiento automatizado del uso de consumibles junto con plataformas de comercio electrónico para la reposición de estos suministros. Estos son ejemplos de oportunidades para mejorar la productividad del laboratorio a través de la digitalización, lo que lleva a procesos científicos optimizados y ahorros de costos que contribuyen al resultado final.
La productividad acelera la innovación
La transformación digital permite a las organizaciones de I+D aumentar la eficiencia científica a través de flujos de trabajo que respaldan y optimizan el trabajo de los científicos. En última instancia, estas mejoras conducen a una reducción general de los costos operativos y un ROI más alto, pero las ganancias significativas en la productividad conducen al cambio más dramático provocado por la transformación digital: la innovación.
Fuente: Lab Manager. The power of the integrated lab
