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第五十八章 展望未來,AI製藥系統

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過了一會,智慧實驗室系統安裝完成。

而那個金色隨身碟已經無聲無息間消失不見了。

伺服器重新啟動,很快出現一行紅字。

“警告!機器效能不足,無法全功能執行,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伺服器,一定讓智慧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介面,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示,可以點選開啟,使用相應的功能。

衛康還沒來得及驚喜,又跳出一個訊息視窗。

“觸控式螢幕功能暫無法使用。”

衛康:“。。。”

接著,又跳出一個視窗,列出一個裝置購買清單。

“檢測到機器缺乏相應對接裝置,請按照以下清單購買。”

“如無法提供所有裝置,可能導致相應功能無法實現。”

“高性能伺服器,觸控顯示屏,LED顯示屏,智慧門鎖,智慧語音器,監控裝置,無線以及WIFI等多功能通訊模組。”

“印表機,電腦,指紋識別儀,掃碼器,人體感應器,智慧控電器,儀器控制器,智慧電燈,智慧開關以及排插……”

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體,有現成的系統在,裝好之後就可以聯動使用。

接下來,他檢視了所有功能,以及功能管理模組,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組系統,物物相聯,實現資料化的真正統一。

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,看護實驗室裝置,記錄統計實驗資料,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慧實驗室系統之後,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,遠端可控實驗室操作,管控電器設備,實現真正的智能化管理。

首先,員工以後可以透過指紋,手機掃碼,遠端,身份證等多種方式開門,進入實驗室。

隨後,手機端,顯示屏上都可實時檢視實驗室的當前使用狀態,儀器工作情況,並實時監控實驗狀態,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,並檢測員工是否有在實驗室內實驗,若實驗室狀態顯示線上且無人實驗,系統則會自動報警,以保證安全。

實驗過程中,智慧系統可對實驗室的多項資料進行自動記錄,進行彙總,並可設定實驗室使用時間,遠端鎖定或者開啟實驗室。

對於特定實驗室或者儀器,還可以單獨進行設定,在選定的有效時間內,該裝置只對相應的人員開放使用,其他人無法使用。

實驗資料庫可提供靈活強大的數據管理功能,並可設定使用者許可權,以保證數據的安全使用。同時可對所有硬體裝置進行分類管理,如增加,刪除,修改,設定引數等。

APP端可實現遠端開門,掃碼開門,檢視實驗室狀態,實驗室管理,檢視訊息公告,實時監控,故障報修,設定許可權,檢視實驗記錄,以及相應等級的資料,並進行操作等功能。

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

標準庫管理模組主要是完成相關標準的錄入、更新、修改和稽核等功能。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稽核後方可正式使用。

樣品管理系統是實驗室日常執行最為頻繁的模組,它為樣品分析評價提供了支援,包括樣品分析、樣品登入、樣品管理、樣品測試、稽核系統、結果輸出、QA/QC等方面。

資訊查詢系統包括分析進度、綜合信息查詢。使用者可根據授權級別查詢相關資訊。所有查詢結果都可以進行排序、分類、統計。資訊查詢可快速反映從原始數據到加工處理資料的每一步歷史數據,也能查詢人員情況,專案進行情況,客戶,標準資料,實驗室各種檔案規定,各種報表,及各種技術資料等等。

資訊統計功能則可以提供不同使用者要求的各類統計圖表資訊模組。根據需要還可提供與各類專用統計軟體的無縫連線。

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、文件處理、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智慧財產權等的管理模組。同時也可以對人員、對照品、試劑等進行管理,並可對工作量進行統計,核算成本等。

儀器管理系統可以連線分析儀器(如液相色譜儀、氣相色譜儀、天平等),透過對儀器分析資料的自動採集,可以減少手工錄入錯誤,加快資料傳送速度,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,允許為儀器建立定期的校正計劃表,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。並能遠端控制分析儀器,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,且可以隨著機器和裝置的升級而自動升級,不會有什麼效能瓶頸。

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有了它,日後的藥物研發肯定是如虎添翼,同時也不用擔心有任何的資料洩密。

之前他想要購買資料管理系統的時候,就考慮過資料保密的問題,畢竟自己的秘密非常多,資料保密是重中之重,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慧實驗室系統。

同時,他也想到了一個問題。

一個初級智慧系統就如此強大,那麼,在升級之後,成為真正的人工智慧,發展成AI製藥系統的時候,又將會是什麼樣?

他忍不住進入系統,進行詢問。

“能否展示AI製藥的相關資訊?”

“消耗100積分,可檢視AI製藥系統介紹。”

衛康同意之後,系統向他展示了一大段相關資訊。

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於創新。

在製藥領域,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,首創藥物佔獲批新藥總數量不足一半。

但計算機生物學和人工智慧的發展,AI能夠在各個製藥環節大面積搜尋潛在空間,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製藥未來將由‘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製藥聯盟,建立藥物大資料實驗室,加強多學科融合,蒐集高質量研發資料,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資料驅動時代。

隨著高通量測序,奈米操作,生物芯片等技術不斷成熟,生物資訊資料不斷累計,計算生物學也藉此發展起來。它透過構建演算法和模型,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透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製藥,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——‘乾溼結合的資料閉環’新模式。

先透過充足且豐富的定量幹實驗(AI模型)覆蓋待搜尋空間,為溼實驗室(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。

看完之後,衛康心潮起伏,激動萬分。

這個AI製藥系統,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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