Introducción al Diseño del Laboratorio Inteligente 2015
En esta introducción expondremos los cambios que deben afrontar los laboratorios a petición de sus clientes y debido a los avances tecnológicos. Solo la adopción de tecnologías inteligentes –tal y como esbozan los capítulos de esta guía– permitirá a los laboratorios responder al reto con garantías.
A diferencia de otros sectores, la digitalización del laboratorio viene ocurriendo a un ritmo relativamente lento. Al cabo de casi cuatro décadas, solo un cierto número de laboratorios, aunque creciente, puede ahora afirmar que son “electrónicos” y han dejado atrás el papel. Todo empezó con la captura y el procesamiento de los datos y la automatización del laboratorio. El proceso continuó con el almacenamiento y la gestión de los datos digitales procedentes de fuentes dispares, con la aparición de sistemas como LIMS y el ELN, que permiten recopilar y añadir contexto a los datos de laboratorio. Durante ese período, la mayor eficiencia de los procesos, el aumento de productividad del laboratorio y la reducción de los errores fueron los objetivos claves de todo negocio. Todas las adquisiciones se justificaban a la luz de tales criterios, pues se buscaba la ventaja competitiva a través de la reducción de los costes y del plazo de comercialización. Las herramientas informáticas perseguían como objetivo primordial acabar con el despilfarro (en tiempo, trabajo y errores) al tiempo que agilizar la gestión ofreciendo como plus una perspectiva del rendimiento del laboratorio.
La reducción de los costes ya no es suficiente
Diversas cuestiones comerciales repercuten ahora en las operaciones del laboratorio y plantean nuevas exigencias para el ‘laboratorio inteligente’. En los últimos años, la repartición
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de los procesos del laboratorio más allá de los límites geográficos y la subcontratación de terceros (externalización) se han convertido en algo habitual. Las empresas aprovechan así la fuente más barata para las funciones básicas del laboratorio y, en ciertos casos, delegan en fuentes externas de conocimiento y experiencia las labores de investigación y desarrollo. Los sistemas informáticos de laboratorio pueden satisfacer esta necesidad empresarial facilitando nuevas funciones para la colaboración y el intercambio de información y de datos de laboratorio, siempre y cuando las infraestructuras y el control del acceso garanticen la protección de la propiedad intelectual. Además de la externalización, el mercado de
la informática de laboratorio afronta otros dos retos comerciales importantes. El primero es la creciente demanda de más y mejor innovación, y el segundo, la necesidad de que los sistemas sean flexibles y agiles para adaptarse a los continuos cambios procedentes del mercado, de los procesos, y de los generados internamente por la organización. Históricamente, una parte considerable de la
innovación científica ha sido fruto de hallazgos casuales y del estudio de resultados inesperados en experimentos planificados – cuyo objetivo principal era el progreso del conocimiento científico. Hoy en día, la innovación es un proceso metódico, industrializado y contrarreloj que depende en buena medida de hallar sentido a los datos, del conocimiento previo y de la toma de decisiones basada en la evidencia. Además de afrontar las nuevas demandas y la naturaleza cambiante de la innovación, las instituciones y las empresas han de adaptarse a los cambios impuestos por la externalización, por las fusiones y adquisiciones, entre otras fuerzas del mercado. A menudo, tales cambios empresariales exigen la consolidación de los sistemas, los procesos y las plantillas. El sector de la informática de laboratorio se
enfrenta hoy a estos desafíos que . Ya no basta con el aumento de la capacidad de procesamiento y la reducción de costes y errores. A la larga, la gestión integral de la información y de los datos del laboratorio no solo exige capacidad de adquisición y almacenamiento de datos, sino que además apoyen e impulsen la ciencia mediante la extracción de información y de conocimiento de las bases de datos. Las necesidades actuales no se limitan al mero almacenamiento de datos, sino que incluyen el darle sentido a los mismos, descubrir correlaciones y avalar la toma de decisiones basada en la evidencia. Por último, los sistemas informáticos deben ser capaces de adaptarse a las cambiantes necesidades operativas y comerciales.
¿Cómo cuantificar el beneficio del apoyo a la ciencia?
Aquí reside una paradoja: Se recurre al concepto de rendimiento de las inversiones (productividad) para cuantificar los beneficios y justificar así la adquisición y el despliegue de los sistemas informáticos, pero los beneficios a largo plazo pueden surgir de factores incuantificables como son una mejor comprensión, una la toma de decisiones más acertadas y, en definitiva, una ciencia mejor. En otras palabras, es preciso poner mas énfasis en prestar mayor capacidad, mayor flexibilidad y enfoques más predictivos en pos del progreso científico y dejar atrás el mero objetivo de reducir gastos (tiempo, esfuerzo y errores) La mayoría de los laboratorios ya dependen
de un hub informático compuesto por una o varias de las herramientas siguientes: Sistemas de gestión de la información de laboratorio (LIMS), cuadernos electrónicos del laboratorio (ELN), sistemas de gestión de datos científicos (SDMS) y sistemas de ejecución de laboratorio (LES). La tendencia en los últimos años apunta hacia la convergencia. Originalmente estas
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