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第五十八章 展望未來,AI制藥系統

  過了一會,智能實驗室系統安裝完成。

  而那個金色U盤已經無聲無息間消失不見了。

  服務器重新啟動,很快出現一行紅字。

  “警告!機器性能不足,無法全功能運行,只能啟用安全模式。”

  衛康額頭冷汗冒出,不由撓了撓頭。

  這也太尷尬了。

  馬上就去購買高性能服務器,一定讓智能實驗室系統有個溫暖舒適的窩。

  不過現在先看看都有哪些功能吧。

  紅字很快消失,出現一個非常美觀簡潔的界面,跟常用的窗戶系統有些類似,這可能是考慮到了工作人員的日常使用習慣,所以自動適配了常用的界面風格。

  桌面上有常見功能的圖標,可以點擊打開,使用相應的功能。

  衛康還沒來得及驚喜,又跳出一個消息窗口。

  “觸摸屏功能暫無法使用。”

  衛康:“。。。”

  接著,又跳出一個窗口,列出一個設備購買清單。

  “檢測到機器缺乏相應對接設備,請按照以下清單購買。”

  “如無法提供所有設備,可能導致相應功能無法實現。”

  “高性能服務器,觸摸顯示屏,LED顯示屏,智能門鎖,智能語音器,監控設備,無線以及WIFI等多功能通訊模塊。”

  “打印機,電腦,指紋識別儀,掃碼器,人體感應器,智能控電器,儀器控制器,智能電燈,智能開關以及排插…”

  衛康擦擦頭上冷汗,將購買清單記錄下來。

  要買的東西可不少,回頭還得叫人來安裝。

  不過基本都是各種硬件,有現成的系統在,裝好之后就可以聯動使用。

  接下來,他查看了所有功能,以及功能管理模塊,頓覺十分滿意,這些都是實驗室管理需要的實用功能,系統甚至還自動提供電腦和手機適用的APP,可以在手機和電腦上使用相應的功能。

  甚至還可以對接其他的第三方模塊系統,物物相聯,實現數據化的真正統一。

  一直以來,三清的實驗室都是傳統的人工管理方式,需要工作人員自己配備鑰匙,出入登記,看護實驗室設備,記錄統計實驗數據,管理各種原料和樣品,十分原始,不僅工作量很大,效率也低,而且效果也不好。

  有了這套軟硬件結合的智能實驗室系統之后,可以實現實驗室無人值守,實時監控,出入自動登記,實驗時自動統計記錄,遠程可控實驗室操作,管控電器設備,實現真正的智能化管理。

  首先,員工以后可以通過指紋,手機掃碼,遠程,身份證等多種方式開門,進入實驗室。

  隨后,手機端,顯示屏上都可實時查看實驗室的當前使用狀態,儀器工作情況,并實時監控實驗狀態,進行相應的語音提示。

  同時可以實時感應員工在實驗室的狀態,并檢測員工是否有在實驗室內實驗,若實驗室狀態顯示在線且無人實驗,系統則會自動報警,以保證安全。

  實驗過程中,智能系統可對實驗室的多項數據進行自動記錄,進行匯總,并可設置實驗室使用時間,遠程鎖定或者打開實驗室。

  對于特定實驗室或者儀器,還可以單獨進行設置,在選定的有效時間內,該設備只對相應的人員開放使用,其他人無法使用。

  實驗數據庫可提供靈活強大的數據管理功能,并可設置用戶權限,以保證數據的安全使用。同時可對所有硬件設備進行分類管理,如增加,刪除,修改,設置參數等。

  APP端可實現遠程開門,掃碼開門,查看實驗室狀態,實驗室管理,查看消息公告,實時監控,故障報修,設置權限,查看實驗記錄,以及相應等級的數據,并進行操作等功能。

  同時配備功能強大的樣品,材料,備品備件,文件資料,儀器設備,實驗記錄,標準庫等相應管理模塊。

  標準庫管理模塊主要是完成相關標準的錄入、更新、修改和審核等功能。一套完整的標準庫是使整個業務能夠流暢運轉的根本保障,為了保證標準的準確性,標準庫應由資深的專家審核后方可正式使用。

  樣品管理系統是實驗室日常運行最為頻繁的模塊,它為樣品分析評價提供了支持,包括樣品分析、樣品登錄、樣品管理、樣品測試、審核系統、結果輸出、QA/QC等方面。

  信息查詢系統包括分析進度、綜合信息查詢。用戶可根據授權級別查詢相關信息。所有查詢結果都可以進行排序、分類、統計。信息查詢可快速反映從原始數據到加工處理數據的每一步歷史數據,也能查詢人員情況,項目進行情況,客戶,標準資料,實驗室各種文件規定,各種報表,及各種技術資料等等。

  信息統計功能則可以提供不同用戶要求的各類統計圖表信息模塊。根據需要還可提供與各類專用統計軟件的無縫連接。

  實驗室事務管理系統包括實驗室雜務、內部通告、人員去向、計劃、工作安排、文檔處理、公共信息、人事管理和經費管理等方面。

  資源管理系統包括人力資源、物力資源、標準物質管理、其它物資管理以及無形資產如知識產權等的管理模塊。同時也可以對人員、對照品、試劑等進行管理,并可對工作量進行統計,核算成本等。

  儀器管理系統可以連接分析儀器(如液相色譜儀、氣相色譜儀、天平等),通過對儀器分析數據的自動采集,可以減少手工錄入錯誤,加快數據傳送速度,從而節約了分析人員的大量時間。

  該系統還可以進行儀器維護,允許為儀器創建定期的校正計劃表,跟蹤、記錄校正情況。可以統計儀器的使用率,最大限度地利用儀器。并能遠程控制分析儀器,隨時對樣品分析全過程進行動態跟蹤監控。

  總體來說,功能非常強大,智能化程度極高,且可以隨著機器和設備的升級而自動升級,不會有什么性能瓶頸。

  有了它,日后的藥物研發肯定是如虎添翼,同時也不用擔心有任何的數據泄密。

  之前他想要購買數據管理系統的時候,就考慮過數據保密的問題,畢竟自己的秘密非常多,數據保密是重中之重,別的不說,專利和藥方資料就很珍貴,肯定有不少人覬覦。

  現在再也不用擔心這個問題了。

  衛康已經愛上了這個智能實驗室系統。

  同時,他也想到了一個問題。

  一個初級智能系統就如此強大,那么,在升級之后,成為真正的人工智能,發展成AI制藥系統的時候,又將會是什么樣?

  他忍不住進入系統,進行詢問。

  “能否展示AI制藥的相關信息?”

  “消耗100積分,可查看AI制藥系統介紹。”

  衛康同意之后,系統向他展示了一大段相關信息。

  傳統新藥研發是一個昂貴,漫長而艱難的過程。

  除了成本高,周期長,成功率低這些困境,藥物研發面臨的更大瓶頸在于創新。

  在制藥領域,有個知名的反摩爾定律——每隔9年,投資10億美元產出的上市新藥就減少一半,更為常見的是,首創藥物占獲批新藥總數量不足一半。

  但計算機生物學和人工智能的發展,AI能夠在各個制藥環節大面積搜索潛在空間,尋找過往因人為經驗,實驗環境等外界限制未發現的靶點/化合物/晶型等,為創新藥物研發提供有力工具。

  AI制藥未來將由‘從0到1階段’進入到從‘1到10階段’,各個藥企將組成大型AI制藥聯盟,建立藥物大數據實驗室,加強多學科融合,搜集高質量研發數據,使用AI設計藥物,進入臨床試驗。

  而更大的背景是,計算生物學也將引領生物科學走向數據驅動時代。

  隨著高通量測序,納米操作,生物芯片等技術不斷成熟,生物信息數據不斷累計,計算生物學也借此發展起來。它通過構建算法和模型,從分子層面理解生物學現象及機制本身,推進相關研究及應用。

  計算生物學不但能夠通過高效精準的計算推演帶動上層應用,如化合物性質預測,基因點位預測等,加速AI制藥,物種改造等領域的發展。

  也為生命科學提供了新的研究思路——‘干濕結合的數據閉環’新模式。

  先通過充足且豐富的定量干實驗(AI模型)覆蓋待搜索空間,為濕實驗室(傳統生物實驗)中的測試提供精準假設,兩者共同迭代加速。

  而這,必將給醫藥行業帶來改天換地的變化,從而徹底改變整個世界。

  看完之后,衛康心潮起伏,激動萬分。

  這個AI制藥系統,他勢在必得。

  只是不知道,升級所需要積分又是多少呢?

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