Bạn không thuê các tiến sĩ để dành cả tuần để làm sạch các tệp CSV và đồng bộ hóa thủ công các ghi chú thí nghiệm giữa các công cụ không kết nối. Tuy nhiên, điều này chính xác là những gì xảy ra khi bạn áp dụng AI đắt đỏ lên một hệ thống R&D phân mảnh.
Các dự án AI thường bị đình trệ khi mô hình không có bối cảnh của các thử nghiệm trước đó, các quy trình hiện tại và các quy trình làm việc hàng ngày. Hướng dẫn này sẽ chỉ cho bạn cách xây dựng AI cho khoa học đời sống trong một không gian làm việc thống nhất như ClickUp, nơi AI của bạn có dữ liệu cần thiết để giảm thời gian chu kỳ trong các bước khám phá quan trọng.
Trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực khoa học đời sống là gì?
AI trong lĩnh vực khoa học đời sống áp dụng học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) trong nghiên cứu và phát triển (R&D) để tăng tốc phân tích, tự động hóa việc truy xuất dữ liệu và giảm thiểu sự phối hợp thủ công. Đối với các nhà lãnh đạo R&D, điều này có nghĩa là sử dụng các mô hình để phát hiện các mẫu trong dữ liệu dùng thử, quy trình và thư viện hợp chất - những điều khó có thể phát hiện thủ công.
Dưới đây là cách AI trong không gian làm việc có thể thay đổi cục diện:
Trong thực tế, các nhóm phải tạm dừng công việc có giá trị cao để truy xuất kết quả thử nghiệm cụ thể từ cơ sở dữ liệu cũ, sau đó đối chiếu lịch sử của phân tử đó trên nhiều hệ thống khác nhau để tránh lặp lại công việc đã thất bại. Quy trình xác minh thủ công này chậm chạp, lặp đi lặp lại và dễ xảy ra lỗi.
Sử dụng AI tạo sinh trong lĩnh vực khoa học đời sống giúp giải quyết tình trạng phân mảnh dữ liệu, quy trình làm việc và kiến thức giữa các công cụ không kết nối, còn được gọi là "context sprawl".
📮 ClickUp Insight: Trung bình, mỗi chuyên gia dành hơn 30 phút mỗi ngày để tìm kiếm thông tin liên quan đến công việc—điều này tương đương với hơn 120 giờ mỗi năm bị lãng phí khi lục lọi email, các chủ đề trên Slack và các tệp tin rải rác. Một trợ lý AI thông minh được tích hợp vào không gian làm việc của bạn có thể thay đổi điều đó. Giới thiệu ClickUp Brain. Nó cung cấp thông tin và câu trả lời tức thì bằng cách hiển thị các tài liệu, cuộc hội thoại và chi tiết công việc phù hợp chỉ trong vài giây — giúp bạn ngừng tìm kiếm và bắt đầu công việc.
💫 Kết quả thực tế: Các nhóm như QubicaAMF đã tiết kiệm được hơn 5 giờ mỗi tuần bằng cách sử dụng ClickUp—tương đương hơn 250 giờ mỗi năm cho mỗi người—bằng cách loại bỏ các quy trình quản lý kiến thức lỗi thời. Hãy tưởng tượng nhóm của bạn có thể tạo ra điều gì với thêm một tuần năng suất mỗi quý!
Các ứng dụng chính của AI trong lĩnh vực khoa học đời sống
Trí tuệ nhân tạo trong ngành dược phẩm là cơ sở hạ tầng mà bạn tích hợp vào quy trình làm việc hiện có để loại bỏ các điểm nghẽn thủ công.
Dưới đây là các ứng dụng AI phổ biến trong các lĩnh vực khám phá, hoạt động lâm sàng, sản xuất và y học chính xác.
Phát hiện và phát triển thuốc
Thất bại ở giai đoạn cuối là rất tốn kém, và phương pháp dùng thử và lỗi trong quá trình khám phá làm tăng nguy cơ chi tiêu quá mức cho các ứng viên không mang lại kết quả. Để giải quyết vấn đề này, AI rút ngắn dòng thời gian bằng cách mô phỏng hành vi phân tử trước khi bạn bước vào phòng thí nghiệm.
Các mô hình AI tạo sinh có thể đề xuất các ứng viên thuốc hoàn toàn mới đồng thời xác định các tác dụng ngoài mục tiêu tiềm ẩn sớm hơn hàng tháng so với các phương pháp truyền thống. Bạn có thể mong đợi nó thực hiện:
- Đánh giá hợp chất ảo: Đánh giá các thư viện lớn bằng phương pháp tính toán để ưu tiên các hợp chất cần thử nghiệm vật lý.
- Mô hình hóa cấu trúc protein: Sử dụng công cụ dự đoán để đẩy nhanh quá trình hiểu rõ mục tiêu và đưa ra giả thuyết về sự gắn kết.
- Tối ưu hóa các ứng viên: Dự đoán các đặc tính như độ ổn định và độc tính để giảm thiểu rủi ro trong các giai đoạn sau.
🧠 Thông tin thú vị: Trước đây, việc tìm ra một loại thuốc mới đòi hỏi phải thử nghiệm hơn 50.000 hợp chất hiện có một cách thủ công—một quá trình chậm chạp và tốn kém. Hiện nay, AI de novo cho phép các nhà khoa học thiết kế các phân tử hoàn toàn mới từ đầu. Điều này mở ra không gian hóa học với lên đến 10^63 cấu trúc thuốc tiềm năng. Để so sánh, số cách để tạo ra một loại thuốc còn nhiều hơn số sao trong vũ trụ quan sát được.
Thử nghiệm lâm sàng và tuyển dụng bệnh nhân
Việc tuyển chọn bệnh nhân vẫn là nút thắt cổ chai lớn nhất trong nghiên cứu và phát triển dược phẩm. Việc lọc thủ công hàng nghìn hồ sơ y tế là chậm chạp và dễ lỗi, thường dẫn đến việc trì hoãn dùng thử. Trí tuệ nhân tạo tạo sinh trong ngành dược phẩm giải quyết vấn đề này bằng cách sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để phân tích các ghi chú lâm sàng không cấu trúc và hồ sơ y tế điện tử (EHR), ghép nối bệnh nhân đủ điều kiện với các dùng thử với độ chính xác gần như tức thì.
Dưới đây là cái nhìn sơ lược về vai trò của nó:
- Tự động hóa việc ghép đôi bệnh nhân: Giảm dòng thời gian sàng lọc lên đến 40% đồng thời đảm bảo các nhóm bệnh nhân đa dạng và đại diện hơn.
- Theo dõi tín hiệu an toàn: Theo dõi dữ liệu đầu vào để phát hiện các bất thường và các yếu tố kích hoạt cảnh báo.
- Cảnh báo rủi ro bỏ cuộc: Xác định sớm các đối tượng có nguy cơ để hỗ trợ quy trình giữ chân.
🔎 Bạn có biết? Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giảm thời lượng thử nghiệm lâm sàng lên đến 12 tháng.
Tối ưu hóa sản xuất và chuỗi cung ứng
Sự chuyển đổi sang các liệu pháp phức tạp, giá trị cao như sinh học đã khiến quá trình sản xuất trở nên biến động hơn. AI giúp bạn chuyển từ tư duy phản ứng sang tư duy dự đoán, phát hiện sớm các sai lệch trong lô sản phẩm trước khi chúng dẫn đến tổn thất hoàn toàn. Bạn có thể tin tưởng công nghệ này để:
- Kích hoạt bảo trì dự đoán: Sử dụng dữ liệu cảm biến để dự đoán sự cố thiết bị trên dây chuyền sản xuất, giảm thời gian ngừng hoạt động không mong muốn khoảng $10 tỷ trên toàn ngành.
- Dự báo nhu cầu chính xác: Phân tích giám sát bệnh tật và xu hướng thị trường để ngăn chặn tình trạng thiếu hụt thuốc và tồn kho quá mức.
- Bảo mật chuỗi lạnh: Theo dõi các lô hàng nhạy cảm với nhiệt độ theo thời gian thực và điều chỉnh lộ trình logistics nếu phát hiện có khả năng xảy ra sự cố nhiệt độ.
Y học chính xác và di truyền học
Y học cá nhân hóa đòi hỏi xử lý dữ liệu di truyền vượt quá sức chứa của các nhóm làm việc thủ công. AI có thể giúp phân tích các tập dữ liệu phức tạp để xác định các dấu hiệu bệnh lý và hỗ trợ đưa ra quyết định điều trị mục tiêu hơn. Với AI, bạn có thể:
- Phân tích biến thể nhanh hơn: Lọc và phân loại kết quả phân tích gen để xem xét và ưu tiên.
- Mô phỏng phản ứng: Xây dựng mô hình phản ứng có thể xảy ra đối với các liệu pháp để tạo ra các giả thuyết.
- Phát hiện dấu ấn sinh học: Xác định các tín hiệu liên quan đến kết quả cho các nghiên cứu xác thực.
💡Mẹo chuyên nghiệp: Quản lý hậu cần của y học cá nhân hóa phức tạp không kém gì chính khoa học đó. Bạn có thể sử dụng mẫu quản lý kho y học cá nhân hóa ClickUp để theo dõi các hợp chất cụ thể cho bệnh nhân và các chất sinh học nhạy cảm theo thời gian thực.
Sử dụng mẫu ClickUp này để:
- Ghi lại ID bệnh nhân, số lô và ngày hết hạn bằng các Trường Tùy chỉnh.
- Theo dõi mức tồn kho và địa điểm nhà cung cấp trong các phòng thí nghiệm thông qua các chế độ xem đã lưu.
- Theo dõi từng đơn đặt hàng cụ thể cho từng bệnh nhân từ trạng thái "Mở" đến "Hoàn thành" với các trạng thái rõ ràng.
Cung cấp các phương pháp điều trị cá nhân hóa cho bệnh nhân bằng cách sử dụng mẫu quản lý kho thuốc cá nhân hóa ClickUp để cải thiện kết quả điều trị và hiệu quả hoạt động.
Những thách thức phổ biến khi mở rộng quy mô AI trong lĩnh vực khoa học đời sống
Mua AI không giải quyết được các điểm nghẽn nếu dữ liệu, quy trình quản lý và quy trình làm việc của bạn chưa sẵn sàng. Hiểu rõ những thách thức phổ biến này là bước đầu tiên để xây dựng một chiến lược hiệu quả.
Chất lượng dữ liệu và khả năng truy cập
Các mô hình của bạn chỉ hiệu quả như dữ liệu mà chúng có thể truy cập. Nếu kết quả dùng thử không nhất quán hoặc bị cô lập trong các silo, các mô hình sẽ hoạt động với một chế độ xem không đầy đủ.
Để đạt được lợi ích từ đầu tư vào AI, dữ liệu của bạn phải tuân thủ các nguyên tắc FAIR:
- Dễ tìm kiếm: Gắn thẻ nghiên cứu để cả nhóm của bạn và các thuật toán có thể tìm thấy.
- Dễ dàng truy cập: Lưu trữ dữ liệu trong một môi trường trung tâm, nơi các hệ thống được ủy quyền có thể truy xuất mà không cần can thiệp thủ công.
- Tương thích: Tiêu chuẩn hóa định dạng để các bộ dữ liệu từ các phòng thí nghiệm khác nhau có thể được kết hợp và phân tích chung.
- Tái sử dụng được: Ghi chú metadata rõ ràng để các nhóm sau này có thể xây dựng dựa trên các thí nghiệm cũ thay vì lặp lại chúng.
Khoảng cách về nhân lực và nhu cầu nâng cao kỹ năng
Hiện nay, vẫn tồn tại tình trạng thiếu hụt nhân lực có chuyên môn về khoa học thí nghiệm và khoa học dữ liệu. Tuy nhiên, việc cần làm không phải là biến các nhà sinh học phân tử thành chuyên gia Python. Thay vào đó, bạn cần xây dựng cầu nối giao tiếp giữa phòng thí nghiệm và nhóm phát triển.
Nó giúp tạo ra môi trường làm việc đa chức năng nơi các nhà nghiên cứu khoa học đời sống có thể tương tác với các công cụ AI mà không cần viết mã.
💡Mẹo chuyên nghiệp: Giúp nhóm của bạn trở thành nhà phát triển mà không cần kỹ năng mã hóa phức tạp. ClickUp Codegen hoạt động như một đồng đội AI tự động, giúp lấp đầy khoảng trống này.
Bằng cách tích hợp trực tiếp Codegen agent vào không gian làm việc của bạn, các nhà nghiên cứu có thể:
- Chuyển đổi hướng dẫn thành mã nguồn: Mô tả một vấn đề cần sửa chữa hoặc tính năng cần thêm bằng ngôn ngữ tự nhiên để Codegen có thể viết mã nguồn và tự động tạo yêu cầu Hợp nhất trên GitHub.
- Loại bỏ các rào cản kỹ thuật: Giao các công việc kỹ thuật cho trợ lý trực tiếp trong hệ sinh thái ClickUp thay vì phải chờ ai đó ưu tiên một kịch bản dữ liệu đơn giản.
- Nâng cao khả năng phân tích dữ liệu: Cung cấp lợi thế không cần mã, cho phép nhân viên không chuyên về kỹ thuật xây dựng và triển khai các hệ thống AI tự động hóa quy trình phòng thí nghiệm và quy trình sinh học.
Một không gian làm việc giúp đơn giản hóa việc tiếp cận dữ liệu cho phép các nhà nghiên cứu khoa học đời sống tập trung vào việc phân tích kết quả thay vì khắc phục sự cố phần mềm.
Tuân thủ quy định và quản trị
Trong một ngành công nghiệp được quản lý chặt chẽ, mô hình "hộp đen" là một rủi ro. Dù bạn đang báo cáo cho FDA hay EMA, AI tạo sinh trong lĩnh vực khoa học đời sống của bạn phải có khả năng giải thích và kiểm toán. Do đó, bạn không thể triển khai một mô hình đưa ra kết luận lâm sàng mà không có một lộ trình rõ ràng, được tài liệu hóa.
Để mở rộng quy mô thành công, cần có một khung làm việc cho:
- Độ minh bạch của thuật toán: Đảm bảo mọi dự đoán đều có thể truy vết trở lại nguồn dữ liệu gốc.
- Giảm thiểu thiên vị: Kiểm tra tập dữ liệu đào tạo để đảm bảo rằng các nhóm bệnh nhân hẹp không làm sai lệch dự đoán.
- Danh sách theo dõi: Duy trì một danh sách theo dõi bền vững về các thay đổi, đầu vào và quyết định.
Các quy tắc quản trị dữ liệu này không phải là những yêu cầu tùy chọn; chúng là những yêu cầu cơ bản để sử dụng AI trong môi trường GxP.
Tích hợp với các quy trình làm việc hiện có
Sai lầm phổ biến nhất là mua một nền tảng AI nằm ngoài quy trình làm việc hàng ngày của nhóm. Nếu các nhà khoa học phải đăng nhập vào một ứng dụng riêng biệt chỉ để sử dụng mô hình, họ sẽ không sử dụng nó. Thực tế, điều này là một nguồn gây ra sự phình to của công cụ.
AI phải được triển khai tại nơi công việc diễn ra, nếu không việc áp dụng sẽ sụp đổ do việc chuyển đổi tab và mục nhập dữ liệu. Nếu không có quyền truy cập vào kế hoạch dự án, tài liệu dùng thử và cuộc hội thoại của nhóm, AI sẽ luôn hoạt động dựa trên thông tin không đầy đủ. Do đó, tích hợp trở thành yêu cầu tiên quyết cho việc áp dụng.
📌 Lợi thế của ClickUp: Đảm bảo AI của bạn luôn có đầy đủ bối cảnh nghiên cứu của bạn. Tích hợp ClickUp hỗ trợ hơn 1.000 ứng dụng, cho phép bạn truyền dữ liệu trực tiếp vào môi trường quản lý dự án của mình.
- Kết nối mã nguồn với công việc: Kết nối hoạt động trên GitHub/GitLab với các công việc và thí nghiệm.
- Tập trung tài liệu: Tệp đính kèm và tìm kiếm tệp mà không cần rời khỏi không gian làm việc.
- Tự động hóa quá trình chuyển giao: Kích hoạt các công việc và cập nhật từ các sự kiện tiếp nhận tiêu chuẩn.
- Chuyển đổi cuộc hội thoại thành hành động: Biến các thông điệp chính thành công việc có thể theo dõi.
- Chèn các bảng điều khiển quan trọng: Chế độ xem các biểu đồ quan trọng nơi quyết định được đưa ra.
👋 Tạm biệt sự phức tạp của SaaS!
Cách áp dụng AI vào quy trình làm việc trong lĩnh vực khoa học đời sống của bạn
Nếu bạn cố gắng cải tổ toàn bộ hệ thống R&D của mình cùng một lúc, bạn có thể gặp phải tình trạng "đóng băng phân tích". Thay vào đó, hãy tập trung vào việc tạo đà thông qua những thành công nhỏ, có thể đo lường được. Dưới đây là quy trình:
Đánh giá mức độ sẵn sàng của nhóm
Trước khi đánh giá các nhà cung cấp, hãy thực hiện một cuộc kiểm tra trung thực về cơ sở hạ tầng hiện tại của bạn. Điều này là vì trí tuệ nhân tạo trong sinh học không thể khắc phục một chiến lược dữ liệu cơ bản bị hỏng. Để xác định xem bạn đã sẵn sàng hay chưa, hãy xem xét:
- Độ chín muồi dữ liệu: Xác định xem kết quả nghiên cứu của bạn có dễ tiếp cận và được ghi chép đầy đủ hay bị phân tán trong các định dạng cũ.
- Tình trạng nguồn lực: Xác định xem bạn có đủ nguồn lực nội bộ để quản lý một dự án thử nghiệm hay cần hợp tác với đối tác để triển khai.
- Sự đồng thuận của các bên liên quan: Xác nhận rằng ban lãnh đạo đã commit với chiến lược dài hạn thay vì chỉ tìm kiếm giải pháp tạm thời.
Kết quả: Hoàn thành đánh giá này giúp bạn xác định các lỗ hổng dữ liệu cụ thể cần khắc phục trước khi AI có thể dự đoán chính xác các tương tác phân tử hoặc ghép bệnh nhân với các thử nghiệm.
Bắt đầu với các trường hợp sử dụng có tác động lớn
Tránh cố gắng làm mọi thứ cùng một lúc. Thay vào đó, xác định một điểm nghẽn cụ thể nơi AI có thể mang lại lợi ích rõ rệt trong vòng vài tháng, chứ không phải vài năm.
Ví dụ, tự động hóa việc đánh giá tài liệu có thể giúp các nhà nghiên cứu tiết kiệm hàng chục giờ mỗi tuần, hoặc sử dụng NLP để cải thiện việc ghép đôi bệnh nhân cho một thử nghiệm sắp tới có thể ngay lập tức giảm rủi ro cho dòng thời gian của bạn. Những thành công nhanh chóng này sẽ tạo ra những người ủng hộ nội bộ, những người sẽ thúc đẩy việc áp dụng rộng rãi hơn trong toàn công ty.
Kết quả: Bằng cách tập trung vào một lĩnh vực có nhiều thách thức, bạn sẽ tiến gần hơn đến việc triển khai thử nghiệm ban đầu. Điều này chứng minh rằng hạ tầng của bạn có thể xử lý dữ liệu thực tế, cung cấp bằng chứng cần thiết để đảm bảo ngân sách cho việc triển khai quy mô lớn.
Xây dựng hợp tác đa chức năng
Các dự án AI thường thất bại khi bị giới hạn trong bộ phận CNTT. Để thành công, bạn cần kết hợp các chuyên gia trong lĩnh vực (như các bác sĩ lâm sàng và nhà sinh học phân tử hiểu rõ về khoa học) với nhóm kỹ thuật ngay từ ngày đầu tiên.
Điều này đòi hỏi một không gian làm việc thống nhất nơi cả hai nhóm có thể theo dõi tiến độ trong cùng một môi trường. Sự hợp tác đa chức năng hiệu quả, được hỗ trợ bởi tài liệu chung và theo dõi dự án minh bạch, giúp loại bỏ các lỗi gây trì hoãn các dự án R&D phức tạp.
Kết quả: Việc phá vỡ các rào cản chức năng này có nghĩa là các nhà khoa học dữ liệu của bạn không còn phải xây dựng mô hình trong môi trường cách ly. Bạn tạo ra một vòng phản hồi cho phép nhà nghiên cứu ngay lập tức phát hiện ra sự bất thường trong dự đoán của mô hình, từ đó thực hiện các điều chỉnh thời gian thực để duy trì tiến độ của quy trình phát hiện thuốc.
Đo lường thành công và cải tiến liên tục.
Xem việc áp dụng AI như một thí nghiệm khoa học khác vì bạn không thể cải thiện những gì bạn không đo lường. Để bắt đầu, hãy xác định các chỉ số hiệu suất chính rõ ràng trước khi triển khai, chẳng hạn như:
- Thời gian đến thông tin: Theo dõi sự giảm thiểu thời gian dành cho việc thu thập dữ liệu thủ công.
- Giảm thiểu lỗi: Đo lường sự giảm thiểu lỗi trong mục nhập thủ công trong các báo cáo lâm sàng.
- Tốc độ tuyển dụng bệnh nhân: Theo dõi tốc độ tuyển dụng bệnh nhân so với các thử nghiệm trước đó.
Thực hiện các buổi đánh giá định kỳ để tối ưu hóa quy trình làm việc dựa trên các chỉ số này. Trong trường hợp này, cải tiến liên tục là cách duy nhất để đảm bảo AI của bạn luôn phù hợp khi nghiên cứu của bạn mở rộng.
Kết quả: Việc thiết lập các chỉ số này cung cấp bằng chứng cụ thể về tác động của AI. Dữ liệu này giúp bạn tập trung vào các tính năng có giá trị cao và đẩy mạnh các tích hợp giúp đẩy nhanh quá trình đạt được mục tiêu dược phẩm.
Cách ClickUp hỗ trợ các nhóm khoa học đời sống được điều khiển bởi AI
ClickUp là một không gian làm việc AI tích hợp, nơi dữ liệu khám phá, quy trình dùng thử và giao tiếp của nhóm chia sẻ một bối cảnh chung. Nó giúp bạn thoát khỏi tình trạng phân tán bối cảnh, vốn làm chậm quá trình R&D, và hướng tới một luồng hành động hiệu quả.
ClickUp Brain đóng vai trò là trung tâm trí tuệ cho không gian làm việc này, một bộ công cụ AI có khả năng hiểu toàn bộ dữ liệu của phòng thí nghiệm của bạn.
- Sử dụng Trình quản lý kiến thức AI để tìm kiếm các tiêu chí thử nghiệm cụ thể hoặc kết quả phân tích phân tử trước đây bằng cách tìm kiếm trên toàn bộ không gian làm việc của bạn.
- Triển khai các tác nhân Quản lý Dự án AI để tự động tóm tắt các bản đồng bộ kỹ thuật trong phòng thí nghiệm và xác định các rủi ro tiềm ẩn về dòng thời gian.
- Yêu cầu AI trích xuất các mục quan trọng từ một phác đồ lâm sàng phức tạp và phân phối chúng dưới dạng các công việc được tổ chức.
Super Agents biến ClickUp Brain từ một trợ lý thụ động thành một đối tác nghiên cứu tích cực trong quy trình làm việc của bạn trong lĩnh vực khoa học đời sống. Chúng liên tục theo dõi các thí nghiệm, dữ liệu dùng thử và dòng thời gian của dự án, tự động phát hiện các bất thường trong tiến trình nghiên cứu, cảnh báo các rủi ro tuân thủ tiềm ẩn và xác định các điểm nghẽn trước khi chúng làm chậm quá trình khám phá.
Bằng cách kết nối dữ liệu phòng thí nghiệm, quy trình và bối cảnh thực hiện, Super Agents có thể đề xuất các thí nghiệm tiếp theo, kích hoạt các bước theo dõi và duy trì sự đồng bộ giữa các nhóm lâm sàng, quy định và nghiên cứu — giúp tổ chức của bạn chuyển từ phân tích phản ứng sang khám phá chủ động, được điều khiển bởi AI.
ClickUp Brain MAX mở rộng khả năng này với khả năng suy luận theo thời gian thực và tương tác bằng ngôn ngữ tự nhiên trong không gian làm việc của bạn. Các nhà nghiên cứu có thể đặt câu hỏi phức tạp về khoa học hoặc vận hành bằng ngôn ngữ tự nhiên hoặc sử dụng Talk-to-Text để nhập yêu cầu, ngay lập tức tạo ra tóm tắt, tìm kiếm kết quả trước đó hoặc chuyển đổi cuộc hội thoại trong phòng thí nghiệm thành các công việc có cấu trúc mà không làm gián đoạn nghiên cứu đang diễn ra.
Bạn cũng có thể sử dụng ClickUp Brain trong ClickUp Tài liệu. Nó biến nghiên cứu tĩnh của bạn thành một kho lưu trữ động cho các quy trình và quy định tiêu chuẩn (SOPs) của bạn.
Các tài liệu này được tích hợp sâu vào quy trình làm việc của dự án. Điều này cho phép các nhóm quy định và lâm sàng của bạn hợp tác trong thời gian thực trong một môi trường duy nhất.
Bạn có thể sử dụng ClickUp Docs để:
- Chọn bất kỳ dòng nào trong quy trình nghiên cứu và ngay lập tức chuyển đổi nó thành một công việc có thể theo dõi cho phòng thí nghiệm.
- Sử dụng trang con để quản lý các đơn đăng ký IND quy mô lớn, đảm bảo mọi phiên bản đều có thể tìm kiếm và minh bạch cho toàn bộ nhóm.
- Sử dụng khối mã có tô sáng cú pháp để tài liệu hóa các kịch bản bioinformatics hoặc quy trình xử lý dữ liệu cùng với câu chuyện nghiên cứu của bạn.
Sau khi các quy trình của bạn đã được thiết lập, ClickUp Tasks cung cấp cơ sở hạ tầng để vận hành quy trình khám phá của bạn như một dây chuyền sản xuất. Bạn có thể sử dụng các loại nhiệm vụ cụ thể, như Cột mốc, Thử nghiệm phòng thí nghiệm hoặc Hồ sơ đăng ký, để cung cấp cho AI tích hợp dữ liệu có cấu trúc mà nó cần để hiểu bản chất công việc của bạn và ưu tiên nó một cách hiệu quả.
Nhiệm vụ ClickUp cũng:
- Hãy để AI phân tích các mối quan hệ phụ thuộc giữa các công việc và thời hạn để đề xuất những thí nghiệm cần được ưu tiên thực hiện để đảm bảo tiến độ.
- Sử dụng các Trường Tùy chỉnh như Mã hợp chất, Số lô hoặc Hạn chót quy định để thu thập dữ liệu tuân thủ ngay từ nguồn.
- Cho phép nhóm của bạn tập trung vào nghiên cứu khoa học bằng cách sử dụng AI để tự động điền tóm tắt công việc và cập nhật tiến độ dựa trên hoạt động gần đây của họ.
Để duy trì sự giám sát mà không cần quản lý chi tiết thủ công, ClickUp Automations quản lý quy trình làm việc vận hành. Bạn có thể sử dụng Trình tạo tự động hóa AI để mô tả các quy trình làm việc phức tạp bằng tiếng Anh thông thường, đảm bảo dữ liệu của bạn luôn sẵn sàng cho kiểm toán mà không cần nhà khoa học phải thực hiện mục nhập thủ công.
Bạn cũng có thể mong đợi có được chế độ xem tổng quan về toàn bộ quy trình nghiên cứu và phát triển (R&D) của mình thông qua các bảng điều khiển ClickUp. Nó chuyển đổi dữ liệu không gian làm việc của bạn thành các biểu đồ, đồ thị và công cụ theo dõi tiến độ theo thời gian thực, hiển thị các chỉ số khác nhau. Bạn có thể lọc theo dự án, nhóm hoặc bất kỳ tiêu chí nào khác để xem chính xác thông tin bạn cần.
🔔 Bạn có thể tiết kiệm thêm thời gian bằng cách yêu cầu ClickUp Brain tạo báo cáo trạng thái và loại bỏ hoàn toàn công việc thủ công.
Lewis Norwood, Trưởng bộ phận Quan hệ Khách hàng tại Pharmacy Mentor, đã đánh giá ClickUp:
“Giờ đây, với ClickUp, chúng tôi không còn phải lặp lại những công việc tương tự và không còn bối rối về việc ai chịu trách nhiệm cho dự án nào. Chúng tôi có thể thấy ai là người dẫn dắt dự án, chia nhỏ thành các công việc con và mọi người đều có thể nhìn thấy trách nhiệm của mình.”
Lewis Norwood, Trưởng bộ phận Quan hệ Khách hàng tại Pharmacy Mentor, đã đánh giá ClickUp:
“Giờ đây, với ClickUp, chúng tôi không còn phải lặp lại những công việc tương tự và không còn bối rối về việc ai chịu trách nhiệm cho dự án nào. Chúng tôi có thể thấy ai là người dẫn dắt dự án, chia nhỏ thành các nhiệm vụ con và mọi người đều có thể nhìn thấy trách nhiệm của mình.”
“Giờ đây, với ClickUp, chúng tôi không còn phải lặp lại những công việc tương tự và không còn bối rối về việc ai chịu trách nhiệm cho dự án nào. Chúng tôi có thể thấy ai là người dẫn dắt dự án, chia nhỏ thành các công việc con và mọi người đều có thể nhìn thấy trách nhiệm của mình.”
Tương lai của AI trong lĩnh vực khoa học đời sống
Chúng ta đang chuyển từ các công cụ chỉ phản ứng với dữ liệu bạn cung cấp sang các hệ thống chủ động quản lý chu kỳ nghiên cứu. Do đó, giai đoạn tiếp theo của AI trong lĩnh vực khoa học đời sống sẽ tập trung vào tính tự chủ dự đoán thông qua các thay đổi quan trọng sau:
- Ứng dụng phổ biến các tác nhân AI tự động: Triển khai các tác nhân tự động viết tài liệu quy định và đồng bộ hóa các đường ống dữ liệu để giải phóng các nhà nghiên cứu cho các quy trình làm việc quan trọng.
- Mô hình khám phá dự đoán: Kết nối các bộ dữ liệu gen và protein thành một lớp duy nhất để phát hiện các cơ chế bệnh lý ẩn và xác thực các giả thuyết trước khi tiến hành thí nghiệm trong phòng thí nghiệm.
- Cấu hình nghiên cứu tự động hóa: Sử dụng AI để phân tích các quy trình nghiên cứu và tự động xây dựng cơ sở dữ liệu nghiên cứu, loại bỏ quy trình thủ công phức tạp khi cấu hình thử nghiệm từ các tệp PDF.
- Mô phỏng phân tử thông minh hơn: Phụ thuộc vào công nghệ tính toán tiên tiến để mô phỏng tương tác giữa protein và chất liên kết ở mức độ chi tiết, tinh chỉnh các hợp chất tiềm năng trong vài tuần thay vì vài tháng.
Những tiến bộ này đang chuyển đổi AI từ một trợ lý thụ động thành một đối tác nghiên cứu tích cực. Bằng cách xây dựng nền tảng hỗ trợ suy luận chủ động, bạn đảm bảo phòng thí nghiệm của mình được chuẩn bị sẵn sàng về mặt cấu trúc để dẫn đầu thế hệ tiếp theo của quá trình khám phá.
Tăng tốc quá trình khám phá với AI hiểu rõ công việc của bạn
Một mô hình AI độc lập thường gây ra gánh nặng hành chính cho một nhóm đã quá tải. ClickUp loại bỏ rào cản này bằng cách cung cấp một không gian làm việc AI tích hợp, đưa toàn bộ hạ tầng nghiên cứu của bạn vào một hệ sinh thái thông minh duy nhất.
Vì ClickUp Brain hiểu rõ mọi ghi chú thí nghiệm và cột mốc dự án, nó có thể quản lý các quy trình làm việc phức tạp của bạn trong khi bạn tập trung vào nghiên cứu khoa học. Ngoài ra, việc thống nhất các loại công việc chuyên biệt, bảng điều khiển thời gian thực và các tác nhân tự động cũng giúp bạn ngừng việc ghép nối các công cụ rời rạc.
Cuối cùng, bạn có thể làm việc với một hệ thống có khả năng mở rộng theo độ phức tạp của nghiên cứu khoa học của bạn. Đăng ký ClickUp miễn phí ngay hôm nay để đưa nhóm của bạn từ giả thuyết đến khám phá. 🤩
Câu hỏi thường gặp
Trí tuệ nhân tạo truyền thống phân tích dữ liệu hiện có để phân loại thông tin hoặc dự đoán kết quả. Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) đi một bước xa hơn bằng cách tạo ra nội dung hoàn toàn mới, chẳng hạn như cấu trúc phân tử mới hoặc dữ liệu bệnh nhân tổng hợp cho mô phỏng.
Các truy vấn cơ sở dữ liệu truyền thống dựa vào từ khóa chính xác và bộ lọc cứng nhắc, thường bỏ sót thông tin liên quan nếu thuật ngữ không khớp hoàn toàn. Tìm kiếm được hỗ trợ bởi AI sử dụng hiểu biết ngữ nghĩa để tìm thông tin dựa trên ngữ cảnh và ý nghĩa của yêu cầu của bạn, cho phép bạn tìm kết quả thử nghiệm cụ thể ngay cả khi không nhớ chính xác tên tệp.
Nhiều nền tảng hiện đại cung cấp giao diện không cần lập trình hoặc xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Điều này cho phép bạn tương tác với các tập dữ liệu phức tạp bằng các truy vấn tiếng Anh thông thường thay vì viết các skript Python. Do đó, bạn có thể tự động hóa quy trình làm việc hoặc phân tích dữ liệu dùng thử thông qua một giao diện trò chuyện đơn giản.
Đúng vậy, vì các nhóm nhỏ thường phải đối mặt với những hạn chế về nguồn lực nghiêm trọng nhất. Trong khi các nhóm doanh nghiệp sử dụng AI để mở rộng quy mô, các công ty công nghệ sinh học nhỏ sử dụng nó để tăng tốc độ — tự động hóa sự hỗn loạn hành chính trong quản lý dùng thử và đánh giá tài liệu, giúp một nhóm khoa học gọn nhẹ có thể cạnh tranh với sản lượng của một tổ chức lớn hơn nhiều.