长期以来，制药 QC 实验室一直在向无纸化操作迈进，但在过去几年中，这一步伐明显加快，这主要是因为 LIMS 平台在处理过去需要手动转录和判断的实验室工作部分方面确实变得更好。 行进方向明确。 值得了解的是具体正在发生的变化以及为什么它比简单地消除纸张更重要。
为什么纸张仍然存在于质量控制实验室
即使是数字化样品管理的实验室通常仍然有纸张接触点：仪器打印输出手动转录成 LIMS，用于不适合结构化字段的观察的手写笔记本条目，或与测试记录本身分开保存的设备使用日志。 这些都是数据完整性风险蔓延的地方，因为手动转录是简单错误和数据操作方面更严重发现的有据可查的来源。
AI 驱动的 LIMS 实际上实现了哪些自动化
AmpleLogic 的 LIMS 将人工智能专门应用于历史上不可避免的手工工作：
Empower、Chromeleon、OpenLab 和 MassLynx 的预构建连接器自动引入仪器结果，完全消除转录步骤
OCR 自动从 上传的文档，包括扫描报告、证书和手写记录，将其转换为结构化数字数据
人工智能持续监控仪器性能、校准记录和使用模式，以估计故障风险，并在故障影响测试之前生成仪器风险评分
预测调度分析历史采样和测试持续时间，以估计预期完成时间，改进实验室调度和劳动力规划
通过条形码或RFID扫描自动样本登录 完全取代手动样品注册
这对数据完整性意味着什么，而不仅仅是方便
无纸化实验室对话通常围绕效率进行，并且节省的时间是真实的。 但更重要的转变是它对数据完整性的影响。 当结果在没有转录步骤的情况下从仪器转移到记录时，实验室数据完整性发现的最常见来源就不再可能。 这是比单纯的速度更持久的改进，而且通常是最能与评估投资的质量领导层产生共鸣的论点。
不久的将来实验室的发展方向
方向是LIMS 不仅仅是一个记录保存系统，而且是实验室运营的积极参与者：在仪器发生故障之前标记可能需要维护的仪器，在安排测试之前预测一批测试需要多长时间，并在结果超出规格时通过结构化工作流程进行 OOS 调查。 完整的 21 CFR Part 11、GxP 和 ISO 17025 合规性仍然是这一切的基础，因为如果在检查过程中无法保持这种人工智能驱动的自动化，那么它就没有多大价值。
在不中断当前测试的情况下实现这一目标
大多数实验室逐步朝此方向发展，从仪器集成开始以消除转录，然后分层预测调度和基于 OCR 的文档捕获，正如初始集成所证明的那样
要了解人工智能驱动的功能如何与您当前的仪器设备连接，LIMS 产品页面涵盖了集成 选项和合规范围的详细信息。
