eLabBlog

De rol van mensgerichte AI in biotechnologische laboratoria

Door Zareh Zurabyan 3 min lezen 29 aug 2023

Zowel binnen als buiten de biowetenschappen is het gesprek over kunstmatige intelligentie (AI) onmogelijk te vermijden. Omdat AI de mainstream cultuur is binnengedrongen, wordt de discussie over de voor- en nadelen van het gebruik ervan versterkt. Zoals bij elke nieuwe technologie is er angst en de roep om een onmiddellijke afschaffing van AI. halfjaarlijks moratorium over onderzoek.

De keerzijde is de radicaal optimisme Omarmd door Sam Altman van Open AI, met uitspraken over het vermogen om de menselijke conditie te verbeteren. Dit gevoel staat centraal in het concept van mensgerichte AI, waarvan wij bij eLabNext geloven dat het de biotechgemeenschap ten goede kan komen. In de volgende blog bespreken we de basisprincipes van mensgerichte AI en hoe het positieve veranderingen kan teweegbrengen in de moderne biotechnologische laboratoria van vandaag.

Wat is mensgerichte AI?

Mensgerichte AI verwijst naar het ontwerpen, ontwikkelen en inzetten van AI-systemen die prioriteit geven aan het welzijn, de behoeften en de waarden van mensen. Met andere woorden, het is het gebruik van AI om de menselijke conditie verbeteren.

Belangrijkste principes van mensgerichte AI 

Om ervoor te zorgen dat AI-systemen worden ontwikkeld en ingezet op manieren die in overeenstemming zijn met de belangen van de mens, zijn er een aantal leidende beginselen opgesteld die degenen die actief betrokken zijn bij AI helpen om te werken aan het verbeteren van de menselijke conditie.

  1. Transparantie en uitlegbaarheid: Maak AI-systemen uitlegbaar en begrijpelijk voor mensen, zodat de besluitvorming transparanter wordt.
  2. Eerlijkheid en het vermijden van vooroordelen: Beperk vooroordelen en garandeer een eerlijke behandeling van personen met verschillende achtergronden, rekening houdend met factoren zoals geslacht, ras of sociaaleconomische status.
  3. Privacy en gegevensbescherming: Respecteer de privacyrechten van individuen en implementeer robuuste gegevensbeschermingsmaatregelen om gevoelige informatie te beschermen.
  4. Empowerment, controle en autonomie van de gebruiker: AI-systemen ontwerpen die individuen macht geven door ze controle, autonomie en de mogelijkheid te geven om het gedrag van de AI te begrijpen en te beïnvloeden.
  5. Collaboratieve interactie: Moedig samenwerking tussen mens en AI aan en creëer AI-systemen die menselijke capaciteiten aanvullen en teamwerk en gedeelde besluitvorming bevorderen.
  6. Sociale en milieueffecten: Beoordeel de bredere maatschappelijke gevolgen van de inzet van AI en streef ernaar potentiële negatieve gevolgen aan te pakken en tegelijkertijd de positieve resultaten te maximaliseren.
  7. Robuustheid en betrouwbaarheid: AI-systemen ontwikkelen met de nadruk op betrouwbaarheid, robuustheid en veiligheid, waarbij de kans op fouten, vertekeningen of onbedoelde gevolgen zo klein mogelijk wordt gehouden. Er moeten adequate test-, validatie- en risicobeoordelingsprocedures zijn.
  8. Ethisch bestuur: Integreer ethische overwegingen in alle stadia van AI-ontwikkeling, inclusief gegevensverzameling, algoritmeontwerp, inzet en bewaking.

Mensgerichte AI toepassen in biotechnologie

AI wordt al toegepast in de gezondheidszorg, waar het wordt gebruikt om de menselijke conditie direct te verbeteren met betere opsporen en voorspellen van ziekten

Verder stroomopwaarts, in de biotechnologische ontdekkings- of geneesmiddelen- en diagnostische ontwikkelingsruimte, maakt mensgerichte AI het mogelijk om kandidaat-geneesmiddelen door te lichten, vruchtbare preklinische teststrategieën te ontwikkelen, enzovoort. Er zijn vroege gebruikers van AI-systemen en degenen die voorzichtiger zijn en wachten tot het stof is opgetrokken om AI in hun workflows te implementeren.

Of je nu in het ene of het andere kamp valt, AI-implementatie in een laboratoriumomgeving vereist een robuuste digitale infrastructuur. Voor degenen die gebruikmaken van ouderwetse, intern gebouwde systemen of bijhouden met pen en papier Zonder een digitaliseringsstrategie voor de lange termijn zal het benutten van de kracht van AI een gefaseerd, langdurig en kostbaar proces worden. De basis voor een mensgericht AI-biotechbedrijf is het hebben van een robuuste digitale basis over de hele linie, van dagelijks monsterbeheer tot grootschalige controle van ruwe bestandsgegevens. 

Uiteindelijk komt het erop neer dat je een Digital Lab Strategy moet hebben die je organisatie kan helpen om mensgerichte AI naadloos te implementeren, nu of in de niet al te verre toekomst. 

Begin vandaag nog met de digitale reis van uw laboratorium

Zijn je monsters en experimenten gedigitaliseerd? Zijn uw gegevens gemakkelijk toegankelijk en te analyseren? Is er een gezonde samenwerkingscultuur en technische capaciteit?

 Zo ja, dan is de rest eenvoudig. Plan een gratis persoonlijke demo met onze digitaliseringsspecialist om aan de slag te gaan!

Aanbevolen Voor jou

4 min lezen 28 mrt 2024
Door Ethan Sagin

Gezondheidscontroles: De sleutel tot succes voor klanten en laboratoria

Leer hoe eLabNext impact-gedreven metrics en assessments gebruikt om digitale operaties te optimaliseren, klanttevredenheid te verhogen en lab digitalisatiedoelen effectief te bereiken.

Lees meer
4 min lezen 21 mrt 2024
Door Zareh Zurabyan

Een soepele overgang van een beperkende en problematische ELN/LIMS

Ontdek de transformerende kracht van een Monster- en Digitale Strategie en volg onze 5 eenvoudige stappen ter voorbereiding op een naadloze ELN/LIMS-overgang.

Lees meer
4 min lezen 18 mrt 2024
Door Chris Austin

Het dilemma van het labnotitieboek: papier versus elektronisch in modern onderzoek

Ontdek het voortdurende debat tussen papier en ELN's in onderzoeksinstellingen, waarbij de eenvoud en tastbaarheid van papier worden afgewogen tegen de efficiëntie en samenwerkingsbevorderende eigenschappen van ELN's.

Lees meer

Zet vandaag de eerste stap
naar een All Digital Lab!

Plan een persoonlijke demo voor deskundige begeleiding en een gratis evaluatie van uw labworkflow.

nl_NLNL