Wo befinden wir uns aktuell?
Mit der zunehmenden Flexibilität der Arbeit wird auch der Wunsch immer stärker, nicht an einen festen Arbeitsplatz gebunden zu sein. Möglich wird dies unter anderem durch die Kommunikation von digitalen Geräten aller Art untereinander. In einer europäischen Umfrage gaben 70 % der Führungskräfte in der DACH-Region an, dass die Pandemie ihre digitale Transformation beschleunigen wird. So suchen auch immer mehr Pathologie-Forschungsinstitute nach Möglichkeiten, digital und automatisiert in den Laboren zu arbeiten.
Was sind die Schwierigkeiten bei der Digitalisierung eines Labors?
Jeder weiß, dass Digitalisierung sinnvoll ist. Aber der Digitalisierungsprozess ganzer Arbeitsabläufe ist keineswegs trivial. Denken Sie daran, wann Sie das letzte Mal ein technisches Gerät installiert haben, sei es zu Hause oder am Arbeitsplatz.
Hat es auf Anhieb reibungslos funktioniert?
War die Bedienung sofort klar oder mussten Sie sich erst an die Umstellung gewöhnen?
Oft ist nichts von alledem der Fall.
Betrachtet man nun den gleichen Prozess in Forschungslaboren, wo einerseits die Geräte technisch hochkomplex und andererseits die Arbeitsabläufe streng geregelt sind, ist diese Umstellung noch komplizierter und erfordert ein tiefes Verständnis der unterschiedlichen Technologien, IT-Strukturen und gegebenen Prozessabläufe.
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Was ist der Unterschied zwischen Stand-alone-Geräten und digitalen Workflows?
Übergang von eigenständigen Tools zu vernetzten Systemen
Bis jetzt werden Geräte für das Labor als Stand-alone Lösungen gekauft. Das heißt sie erfüllen ihre Funktion weitestgehend eigenständig, so verwendet man ein Mikrotom, um Proben zu schneiden, ein Lichtmikroskop, um Proben zu untersuchen, und so weiter. Die einzelnen Geräte müssen nicht unbedingt zueinander passen oder miteinander kommunizieren. Darin unterscheiden sich digitale Arbeitsabläufe grundlegend. Wenn wir von intelligenten Fabriken und intelligenten Laboren sprechen, sind die Geräte nicht mehr voneinander getrennt, sondern sie senden und verarbeiten ständig Informationen untereinander und bilden ein Gesamtsystem.
Nahtloser Informationsfluss mit digitalen Dia-Scannern
Denken Sie zum Beispiel an einen Slide-Scanner. Sobald die Informationen auf dem physischen Objektträger digitalisiert sind, können sie an verschiedene verbundene Geräte und Softwaresysteme gesendet werden.
Der Scanner sendet die Informationen an eine Bildmanagement-Plattform. Von dort aus kann die Viewer-Software Proben mit allen zugehörigen Daten aufrufen. Die Probendaten können aber auch ergänzt werden, z.B. um Fallinformationen und diese können wiederum sicher weiterversandt oder archiviert werden.
Aber schon bevor die Probe am Scanner ankommt, kann sie erfasst werden und kontinuierlich nachverfolgt werden.
Das bedeutet aber auch, dass alle Komponenten miteinander verbunden sein müssen. Deshalb müssen bei jedem Digitalisierungsprojekt zunächst die Prozesse genau erfasst sein.
Wie findet man eine Strategie für die Erstellung digitaler Workflows?
Understanding the Complexity of Process Flows
Um einen erfolgreichen digitalen Wandel zu schaffen, müssen zunächst die Grundstrukturen der verschiedenen Laborprozesse verstanden werden. Hierfür empfiehlt es sich, die einzelnen Prozessabläufe zu analysieren und anschließend abzubilden. Dies erweist sich oft als sehr kompliziert. Prozesse können sehr verwoben sein und laufen oft parallel.
Bewertung des Digitalisierungsgrads
Nach der Kartierung ist es notwendig, sich ein Bild davon zu machen, inwieweit das Labor bereits digitalisiert ist.
Digitalisierung von Laborabläufen
Verbesserung der Arbeitsabläufe durch digitale Technologien
Diese Analyse dient als Ausgangspunkt, um die einzelnen Arbeitsabläufe zu digitalisieren. An neue Geräte zu denken, macht erst Sinn, wenn man die aktuellen Arbeitsabläufe verstanden hat und plant, wie sie durch digitale ersetzt oder erweitert werden können. Einige Beispiele für Technologien, die eingesetzt werden könnten, um einen höheren Grad an Digitalisierung im Labor zu erreichen:
• Slide-Scanner
• Färbegeräte
• Verschiedene A.I.-Software
• Viewer-Software
• Bildverwaltungs-Software
• IT-Integration
• Barcode-Scanner und -Drucker
Effektive Integration von digitalen Technologien
Für die genannten Technologien gibt es viele verschiedene Anbieter. Wichtig ist also, dass man weiß, wie man sie zu effektiven Workflows zusammenfügt, die zu den Bedürfnissen des jeweiligen Labors passen. Grundsätzlich muss die Konformität mit den geltenden Vorschriften in den Laboren immer geprüft und kontinuierlich gewährleistet werden.
Werden uns KI und Automatisierung Konkurrenz machen?
Bedenken bezüglich der Ersetzung von Arbeitskräften angehen
Natürlich ruft die Einführung von vollautomatischen Systemen oder KI-gestützter Software die allgemeine Befürchtung hervor, dass sie Arbeiter ersetzen werden, ähnlich wie die manuelle Arbeit während den industriellen Revolutionen ersetzt wurde. Diese Befürchtung ist in diesem Fall jedoch unbegründet, da es nie das Ziel der Digitalisierung war, Experten durch Software zu ersetzen, sondern Computer für umständliche und zeitintensive Aufgaben einzusetzen und die Qualität und Geschwindigkeit von Prozessen zu verbessern.
Steigerung von Effizienz und Genauigkeit
So kann beispielsweise ein System, das Proben und die entsprechenden Metadaten verfolgt und archiviert, Verwechslungen oder den Verlust von Proben minimieren. Automatisierung und KI können sich wiederholende und Routineaufgaben mit Präzision und Konsistenz erledigen und so die Fehlerwahrscheinlichkeit verringern. So kann sich das Laborpersonal auf seine Kernkompetenzen konzentrieren und Aufgaben auf höherer Ebene durchführen, die sein Fachwissen erfordern.
Optimierung von Zeit und Fachwissen
Auf diese Weise haben die Labormitarbeiter mehr Zeit, sich auf ihre Kernkompetenzen zu konzentrieren, was letztlich eine bessere Probenverarbeitung im Labor und eine höhere Qualität der Analysen bedeutet. Die Digitalisierung rationalisiert Prozesse, macht die manuelle Dateneingabe überflüssig und reduziert den Bedarf an sich wiederholenden manuellen Aufgaben. Dadurch können die Labormitarbeiter ihre Zeit und ihr Fachwissen für kritischere Aspekte ihrer Arbeit einsetzen, z. B. für die Interpretation der Ergebnisse, die Datenanalyse und die Entscheidungsfindung.
Wie kann ein digitales Labor effizienter arbeiten?
Verbesserte Qualität und Arbeitsumgebung
Die Tatsache, dass der Wandel eine höhere Qualität des Outputs ermöglicht, ist nur einer der Vorteile vieler digitaler Veränderungen. Sie bietet auch die Möglichkeit, ein angenehmeres Arbeitsumfeld zu schaffen, da lästige Aufgaben abgeschafft oder automatisiert werden können. Indem manuelle und sich wiederholende Aufgaben reduziert werden, ermöglicht die Digitalisierung dem Laborpersonal, sich auf interessantere und intellektuell anregendere Arbeiten zu konzentrieren. Dies kann die Arbeitszufriedenheit und das allgemeine Wohlbefinden der Mitarbeiter steigern.
Verbesserte Datenübertragung und Ressourceneffizienz
Daten könnten viel einfacher übertragen werden, was eine nahtlose Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Laborprozessen und Interessengruppen gewährleistet. Die Digitalisierung bietet auch Möglichkeiten zur Optimierung der Ressourcenzuweisung und -nutzung in verschiedenen Prozessen. Durch die Rationalisierung von Arbeitsabläufen und die Automatisierung ressourcenintensiver Aufgaben können Labore erhebliche Ressourceneinsparungen erzielen, was zu Kostensenkungen und Effizienzsteigerungen führt.
Berücksichtigung langfristiger Kosteneinsparungen.
Vor allem die langfristigen Kosteneinsparungen sind ein wichtiger Aspekt bei der Entscheidung für diesen Schritt, wenn man die hohen Investitionen für die Umstellung auf die Digitalisierung bedenkt. Auch wenn die Einführung digitaler Veränderungen mit Vorlaufkosten verbunden ist, überwiegen die langfristigen Vorteile in Form von Kosteneinsparungen und betrieblicher Effizienz die Anfangsinvestitionen. Durch die Rationalisierung von Prozessen, die Verringerung von Fehlern und die Optimierung der Ressourcennutzung können Labore im Laufe der Zeit erhebliche Kosteneinsparungen erzielen.
