机器学习技术在实验室信息管理系统(LIMS)中的应用_ FeigenbaumLIMS

# lims # 实验室 # 管理系统大小：12.73M | 页数：29 | 上架时间：2025-06-17 | 语言：中文

上传者: user_418184422

出版日期: 2025-06-17

摘要：

引言LIMS与机器学习的协同增效关系实验室信息管理系统(LIMS)作为现代实验室的核心组成部分，在管理和追踪样品、相关数据以及实验室工作流程方面发挥着至关重要的作用。LIMS不仅能够提高实验室的效率、准确性，还能确保其运营符合法规要求。随着科技的进步，LIMS已经从最初的数据捕获工具发展成为能够整合仪器并与其他企业系统对接的综合平台。在实验室运营中，基于数据的决策变得越来越重要，这有助于提升生产力、保证质量并加速科学发现。每天，实验室都会产生大量的数据，传统的手动分析方法已难以应对。为了更好地利用这些数据，人工智能(AI)的一个分支——机器学习(ML)应运而生。机器学习算法能够识别数据中的模式、预测结果并实现复杂分析的自动化。像LIMS这样的信息系统为机器学习算法提供了高质量的数据，从而驱动有意义的洞察。LIMS朝着集成先进分析和机器学习的方向发展，标志着实验室管理模式的重大转变，从被动的数据存储转向主动的智能运营。传统LIMS主要侧重于数据管理和追踪，而日益增长的实验室数据量和复杂性需要更精密的工具进行分析和决策。机器学习能够提取有价值的见解并自动化以前需要人工或基于规则的过程，从而提升LIMS的整体价值。02

展开>> 收起<<

请登录，再发表你的看法

user_418184422

关注