Künstliche Intelligenz im Labor: aktuelle Entwicklungen und zukünftige Perspektiven

Ein wissenschaftliches Umfeld unter Druck: Warum KI unverzichtbar wird

Labore sehen sich heute mit einem kontinuierlichen Wachstum analytischer Aktivitäten konfrontiert. Der globale Markt für Prüfdienstleistungen, der Umweltanalysen, Lebensmittelprüfungen, industrielle Tests sowie spezialisierte Analysen umfasst, wurde 2024 auf rund 162 Milliarden USD geschätzt und soll bis 2033 auf 264 Milliarden USD wachsen. Dies entspricht einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von etwa 5,6 %. Eine ähnliche Entwicklung zeigt sich im Bereich der klinischen Labordienstleistungen, dessen Marktvolumen bis 2032 voraussichtlich rund 467 Milliarden USD erreichen wird (CAGR von etwa 7,0 %).

Gleichzeitig erschwert die zunehmende Zahl an Instrumenten und Datenquellen die Erstellung einer konsolidierten und verlässlichen Gesamtsicht auf die Ergebnisse. Hinzu kommt der Fachkräftemangel, der sich beispielsweise in Frankreich an einem Rückgang der Beschäftigten in der medizinischen Labordiagnostik um 7 % seit 2014 zeigt. Diese Herausforderungen werden durch die Anwendung strenger regulatorischer Vorgaben zusätzlich verstärkt. So stellt die Europäische Verordnung über In-vitro-Diagnostika (In Vitro Diagnostic Regulation, IVDR), die 2022 in Kraft trat, neue Anforderungen an die Rückverfolgbarkeit und Dokumentation sämtlicher In-vitro-Diagnostika.

Vor diesem Hintergrund erweist sich künstliche Intelligenz als geeignete Antwort auf mehrere zentrale Herausforderungen. Sie ermöglicht die Aufrechterhaltung der operativen Leistungsfähigkeit trotz personeller Engpässe, verbessert die analytische Qualität und unterstützt eine vorausschauende Steuerung von Aktivitäten. Zwar unterscheidet sich der Reifegrad der Einführung je nach Branche und Digitalisierungsstand, die Entwicklung ist jedoch eindeutig: Labore digitalisieren sich zunehmend, und KI wird zu einem integralen Bestandteil dieser Transformation.

Veranschaulicht wird diese Entwicklung durch AlphaFold 3 von Google DeepMind. Das System kann biomolekulare Interaktionen mit bislang unerreichter Genauigkeit vorhersagen und beschleunigt dadurch Modellierungsprozesse in der Forschung erheblich.

Zentrale KI-Anwendungen in Laboren: Automatisierung, Zuverlässigkeit und Optimierung

Wiederkehrende Aufgaben automatisieren und operative Belastungen reduzieren

Labore sind bestrebt, den Aufwand für repetitive, wenig wertschöpfende oder fehleranfällige Tätigkeiten zu reduzieren. Künstliche Intelligenz ermöglicht die Automatisierung von:

• der Interpretation von Ergebnissen;
• der Klassifizierung und Vorverarbeitung von Daten;
• dem Management von Warteschlangen und analytischen Prioritäten;
• der Ressourcenplanung;
• der Vorbereitung oder Anpassung bestimmter Protokolle.

Diese Anwendungsfälle bilden die erste Welle der KI-Integration. Sie ebnen den Weg für Systeme, die künftig mehrere Analyseschritte automatisch orchestrieren können, basierend auf dem jeweiligen Kontext, historischen Daten oder der aktuellen Auslastung. Dadurch entstehen zunehmend teilautonome Analyseprozesse.

In der Mikrobiologie nutzt das System APAS Independence künstliche Intelligenz, um Kulturplatten automatisch zu sortieren und erste Auffälligkeiten zu erkennen. Dadurch wird der manuelle Aufwand reduziert und gleichzeitig die Standardisierung verbessert.

Zuverlässigkeit erhöhen und das Qualitätsmanagement stärken

KI trägt zudem dazu bei, schwache Signale und Abweichungen frühzeitig zu erkennen.

Sie unterstützt:

• die frühzeitige Erkennung instrumenteller Abweichungen;
• den automatisierten Vergleich mit historischen Referenzdaten;
• die proaktive Meldung von Anomalien;
• die Standardisierung der Interpretation.

Im Bereich der Diagnostik zeigt eine in The Lancet Digital Health veröffentlichte Studie, dass der als Zweitleser eingesetzte Algorithmus Galen™ Prostate die Erkennung von Läsionen verbessert, die bei der Erstbefundung nicht identifiziert wurden. Dadurch erhöht sich die Gesamtsensitivität der klinischen Diagnostik.

Bedarfe antizipieren und Ressourcen optimieren

Die prädiktiven Fähigkeiten künstlicher Intelligenz ermöglichen eine stabilere und vorausschauendere Steuerung:

• Prognose von Probenvolumina;
• Optimierung des Reagenzienverbrauchs;
• intelligente Planung des Instrumenteneinsatzes;
• vorausschauende Wartungsplanung.

Diese Anwendungen verbessern die Gesamtsteuerung des Labors, indem sie Engpässe frühzeitig erkennen, operative Unterbrechungen vermeiden und eine ausgewogenere Auslastung von Instrumenten und Teams ermöglichen.

Neue leistungsorientierte Kriterien für die Einführung von KI

Labore bewerten KI-Lösungen inzwischen anhand von Kriterien wie:

• Interoperabilität mit Laborinformationsmanagementsystemen (LIMS) und bestehenden IT-Systemen;
• Datensicherheit und Datensouveränität;
• messbare operative Verbesserungen;
• Nachvollziehbarkeit der Modelle, die sowohl für das Vertrauen der Mitarbeitenden als auch für regulatorische Anforderungen zunehmend entscheidend ist;
• einfache Integration in bestehende Prozesse.

Die zentrale Herausforderung besteht somit darin, KI-Lösungen in eine kohärente digitale Architektur einzubetten, anstatt sie als isolierte Einzellösungen zu betreiben.

Perspektiven: Auf dem Weg zu erweiterten Laboren und intelligenteren Organisationen

Eine schrittweise und nachhaltige Einführung

Erfahrungsberichte zeigen bereits konkrete Ergebnisse: Laut dem Verband der französischen Biologen (Fédération des Biologistes de France, FBP) ermöglicht KI schnellere Analysen und reduziert menschliche Fehler, wodurch die Reproduzierbarkeit von Ergebnissen verbessert wird. Dadurch können sich Teams stärker auf Tätigkeiten mit höherem Mehrwert konzentrieren, insbesondere auf die Interpretation und Validierung komplexer Ergebnisse. Darüber hinaus ermöglicht Machine Learning ein agileres Management von Arbeitsabläufen und Daten.

KI entwickelt sich zu einem Instrument, das die Einarbeitung neuer Mitarbeitender beschleunigt und Prozesse in Umgebungen mit schwankender Auslastung stabilisiert. Sie findet zunehmend Anwendung in klinischen Laboren, der Forschung und der Qualitätskontrolle, wenn auch mit unterschiedlichen Reifegraden, jedoch innerhalb derselben übergeordneten Entwicklung.

Im Bereich der Bioproduktion veranschaulicht die Zusammenarbeit zwischen Généthon und Thales diesen Wandel. Ihr digitaler Zwilling ermöglicht die Modellierung kritischer Produktionsschritte, die Vorhersage der Auswirkungen von Kulturparametern und die virtuelle Erprobung verschiedener Betriebsbedingungen. Dieser Ansatz reduziert die Zahl physischer Versuche und trägt zur Optimierung der Ausbeuten bei, wodurch künstliche Intelligenz zu einem strategisch wichtigen Entscheidungsinstrument wird.

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Auf dem Weg zu neuen Labororganisationen

Die Integration künstlicher Intelligenz verändert die interne Organisation von Laboren schrittweise. Systeme werden nicht mehr nur automatisiert, sondern lernen aus Daten, passen sich veränderten Bedingungen an und unterstützen eine flexiblere sowie resilientere Organisation.

Prozessweiterentwicklung:

• automatische Anpassung von Parametern an die Eigenschaften der Proben oder die aktuelle Auslastung;
• teilautonome Protokolle, die sich in Echtzeit anpassen können;
• intensivere Interaktionen zwischen Instrumenten, Analyseplattformen und Anwendern.

Kompetenzentwicklung:

• Ausbau digitaler Kompetenzen in den Bereichen Datenmanagement, Modellvalidierung und Cybersicherheit;
• Verständnis prädiktiver Modelle zur besseren Steuerung analytischer Prioritäten;
• Kombination wissenschaftlicher und digitaler Expertise zur Förderung der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine.

Qualitätsverbesserung:

• frühzeitigere Erkennung von Anomalien;
• automatische Generierung von Warnmeldungen oder Korrekturvorschlägen;
• höhere Robustheit der analytischen Prozesskette durch kontinuierliche algorithmische Überwachung.

Diese Entwicklungen markieren den Übergang von einem instrumentenzentrierten Labor zu einem datengetriebenen Labor.

Fortbestehende Hürden bei der Einführung

Trotz der Vorteile bestehen weiterhin verschiedene Herausforderungen:

• regulatorische Anforderungen (IVDR, ISO-Normen, Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO));
• die Notwendigkeit, Daten in souveränen Datenräumen zu speichern und zu schützen;
• Haftungsfragen bei algorithmischen Fehlern;
• ein begrenztes Verständnis der Modelle seitens der Anwender;
• mangelnde Transparenz des Marktes.

Diese Herausforderungen verdeutlichen den Bedarf an Begleitung und Wissensvermittlung rund um den Einsatz von KI.

Neue Herausforderungen und Erfolgsfaktoren

Der Wandel hin zu einem erweiterten Labor setzt voraus, mehrere strukturelle Herausforderungen zu bewältigen.

• Dazu gehören die Sicherstellung von Datenqualität und Data Governance durch die Standardisierung von Maßnahmen, die Robustheit und Rückverfolgbarkeit von Datenquellen sowie eine konsequente Kontrolle von Datenflüssen, um die Stabilität der Modelle zu gewährleisten.
• Ebenso wichtig ist die Wahrung der zentralen Rolle menschlicher Expertise durch die systematische Validierung KI-generierter Ergebnisse, die unverzichtbare wissenschaftliche Einordnung der Resultate sowie die Fähigkeit, Situationen zu erkennen, in denen Algorithmen fehlerhafte Schlussfolgerungen ziehen können.
• Schließlich erfordert die Begleitung des organisatorischen Wandels eine kontinuierliche Weiterbildung der Teams, die Anpassung bestehender Protokolle an die Integration von KI sowie eine klare Definition von Verantwortlichkeiten und der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine.

Die Einbettung von KI in eine strategische Vision, die wissenschaftliche Ziele, Qualität und operative Leistungsfähigkeit miteinander verbindet, wird zu einem entscheidenden Erfolgsfaktor für Labore.

Künstliche Intelligenz verändert Labore grundlegend. Sie steigert Effizienz, Zuverlässigkeit und die Fähigkeit zur Antizipation und definiert gleichzeitig Kompetenzen und Organisationsformen neu. Die Zahl der Anwendungsfälle wächst kontinuierlich, die Vorteile werden zunehmend sichtbar und die Kriterien für die Einführung entwickeln sich in Richtung Leistung, Compliance und nahtlose Integration in bestehende Prozesse.

Labore treten damit in eine neue Phase der digitalen Reife ein, in der KI zu einem Partner für Analyse und Steuerung wird, den Beitrag der Teams verstärkt und Betriebsmodelle nachhaltig verändert.

Wir bei Alcimed begleiten Branchenakteure dabei, diese Anwendungsfelder zu verstehen, eine tragfähige KI-Strategie zu entwickeln und operative Herausforderungen in Wachstumspotenziale zu verwandeln. Wie stellen Sie sich die Integration von KI in Ihrem Labor vor? Kontaktieren Sie gerne unser Team.

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Über die Autorin,

Alix, Consultant in Alcimeds Innovations- und Public Policy Team in Frankreich