已经有很多关于使用人工智能(AI)加快诊断或生物信息学的研究;但这只是一小部分的人工智能能做什么研究。

AI也是物联网的一个组成部分(物联网),由传感器、数据收集的AI在运动分析识别模式,使用,或其它人或目标的变化,实现各种数据驱动的决策和一些任务的自动化。

物联网已经在医院使用跟踪人,用品和设备这样他们可以改善工作流程,减少交通拥堵和延误,监控设备的条件,减少设备的错位。

研究实验室作为医院也有类似的问题。因此,物联网的应用可能提高实验室效率以及减少浪费时间和其他资源。

设备跟踪

两个护士和研究人员浪费时间寻找设备。

实验室技术和工具的进步,实验室管理仍然是基本的。研究人员依赖同事任期最长的在实验室里找到设备,存储,放错地方或者秘密藏在不同的位置。

通过物联网,每个设备可以标记,跟踪和轻松。这种方式,设备将变得更明显,也不太可能是错误的或隐藏。结果,整体使用的设备会上升,减少浪费发生由于设备闲置。

跟踪设备还可以帮助研究人员了解这机器,甚至是难以完全可用性未得到充分利用,因此,他们将省略前支出,相反,花更多的钱在后者。

队列减少

它也是有用的跟踪设备过于庞大的移动。例如,跟踪离心机是开放将减少人们花费的时间跑来跑去旁边找到一个或露营。这种方式,物联网可以帮助每一个研究者找到一个可用的离心机,限制intra-lab争吵。

另一个例子是冰机。跟踪多少冰可以在每个冰机的数量在一个建筑是有用的人当制冰机的地板已经耗尽。

自动化的数据记录

研究展示了许多错误发生在医疗数据的手工记录,和有很多信息失去了护士的手病人在未来转变他们的同事。

同样,信息和技术失去即将离职的人员转移他们的试剂和实验室笔记本的同事。在这个过程中,如果研究者不把一切都整理在对方离开实验室之前,他们可能会失去很多机构知识如何完成一个实验,试剂在哪里,以及每一批的质量和特征的细胞或蛋白质,等等。破译对方的笔记本可以折磨人的笔迹。

自动化的数据记录,接手一个项目可能有一个清晰的想法一直是做什么,它是如何完成的,东西在哪里。

补充库存供应

工作流的医务工作者和研究人员都可以受到供应耗尽。

缺乏供应可能会破坏一个实验,迫使研究者重复实验。现在,技术人员和实验室经理跟踪库存承担很大的责任。检查库存是乏味的,低效的,有时不准确的过程。

与物联网通过跟踪库存的物资,人员不足时可以提醒的事情。同时,股票可以自动补给。使用只限查看的功能,研究人员可以看到如果邻近的实验室有一些额外的供应,他们可以借。同样,数字记录可以帮助实验室跟踪谁借了什么。

预见性维护

像医院、实验室依靠设备需要定期维护。维修所有离心机或高压锅一样是低效和昂贵的。

有些机器的现象很严重,可能需要更频繁的维护,而不常用的需要更少的关注。

与使用情况分析通过物联网[1](XH2)最经常使用的设备,研究人员可以识别和进度更频繁的主动为他们服务,使他们不太可能打破意外。

物联网还可以帮助识别设备的出路。冰柜或细胞培养孵化器。传统的监测主要依赖运气;有人注意到的东西是错误的。如果没有人注意到,然后研究人员将不会被提醒,直到发生了故障。

与物联网冰箱或细胞培养箱温度传感器将不断收集数据,和分析可以说明总体数据的趋势。这种方法,研究人员将知道哪些机器是接近崩溃,安排修理先发制人。

前进

其他应用的物联网实验室可能包括使用它来分析交通流在实验室,研究人员可以增加使用的移动设备或减少拥堵。总的来说,物联网的许多成功的应用在医院设置可以改变用途实验室提高其生产力和效率。