本發(fā)明屬于人工智能領(lǐng)域，具體涉及一種結(jié)合人工智能ai解讀功能的實驗室信息管理系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、目前，實驗室的數(shù)據(jù)管理和解讀主要依賴人工操作，這種方式在處理大量復(fù)雜數(shù)據(jù)時存在顯著的不足。人工操作不僅效率較低，而且容易引發(fā)各種錯誤，如數(shù)據(jù)錄入錯誤、分析偏差等，這些問題在實驗數(shù)據(jù)量迅速增加和復(fù)雜度不斷提升的背景下尤為突出。因此，實驗室需要一種能夠自動化、智能化處理實驗數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，以提高數(shù)據(jù)處理效率和準(zhǔn)確性，減少人為錯誤的發(fā)生。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明旨在至少解決相關(guān)技術(shù)中存在的技術(shù)問題之一。為此，本發(fā)明提供一種結(jié)合人工智能ai解讀功能的實驗室信息管理系統(tǒng)。

2、本發(fā)明提供一種結(jié)合人工智能ai解讀功能的實驗室信息管理系統(tǒng)，包括質(zhì)譜數(shù)據(jù)處理模塊，連接質(zhì)譜數(shù)據(jù)處理模塊的ai模型解讀模塊，及連接ai模型解讀模塊的lims模塊。

3、進(jìn)一步的，所述質(zhì)譜數(shù)據(jù)處理模塊基于galaxy平臺。

4、進(jìn)一步的，所述ai模型解讀模塊，用于對實驗數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提供實驗報告結(jié)果解讀。

5、進(jìn)一步的，所述lims模塊用于管理實驗室資源，包括實驗材料、設(shè)備、人員調(diào)度以及實驗數(shù)據(jù)的存儲和追蹤。

6、進(jìn)一步的，所述基于galaxy平臺的質(zhì)譜數(shù)據(jù)處理模塊，完成去噪、標(biāo)準(zhǔn)化、峰值檢測及定量分析的數(shù)據(jù)預(yù)處理。

7、進(jìn)一步的，ai模型解讀模塊包括aibox系統(tǒng)及ai解讀模型的baymax?ai健康教練。

8、進(jìn)一步的，所述aibox系統(tǒng)通過風(fēng)險評估模型輸出風(fēng)險結(jié)果或通過通路模型輸出代謝物/代謝通用風(fēng)險因子。

9、本發(fā)明實施例中的上述一個或多個技術(shù)方案，至少具有如下技術(shù)效果之一：

10、提高數(shù)據(jù)處理效率：自動化數(shù)據(jù)采集和處理，大幅減少人工操作時間。

11、減少人工錯誤：ai解讀和分析功能，降低人為錯誤率。

12、提供智能分析建議：ai模型解讀模塊能夠根據(jù)數(shù)據(jù)提供專業(yè)的分析和建議，輔助實驗決策。

技術(shù)特征：

1.一種結(jié)合人工智能ai解讀功能的實驗室信息管理系統(tǒng)，其特征在于，包括質(zhì)譜數(shù)據(jù)處理模塊，連接質(zhì)譜數(shù)據(jù)處理模塊的ai模型解讀模塊，及連接ai模型解讀模塊的lims模塊。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種結(jié)合人工智能ai解讀功能的實驗室信息管理系統(tǒng)，其特征在于，所述質(zhì)譜數(shù)據(jù)處理模塊基于galaxy平臺。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種結(jié)合人工智能ai解讀功能的實驗室信息管理系統(tǒng)，其特征在于，所述ai模型解讀模塊，用于對實驗數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提供實驗報告結(jié)果解讀。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種結(jié)合人工智能ai解讀功能的實驗室信息管理系統(tǒng)，其特征在于，所述lims模塊用于管理實驗室資源，包括實驗材料、設(shè)備、人員調(diào)度以及實驗數(shù)據(jù)的存儲和追蹤。

5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種結(jié)合人工智能ai解讀功能的實驗室信息管理系統(tǒng)，其特征在于，所述基于galaxy平臺的質(zhì)譜數(shù)據(jù)處理模塊，完成去噪、標(biāo)準(zhǔn)化、峰值檢測及定量分析的數(shù)據(jù)預(yù)處理。

6.?根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種結(jié)合人工智能ai解讀功能的實驗室信息管理系統(tǒng)，其特征在于，ai模型解讀模塊包括aibox系統(tǒng)及ai解讀模型的baymax?ai健康教練。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種結(jié)合人工智能ai解讀功能的實驗室信息管理系統(tǒng)，其特征在于，所述aibox系統(tǒng)通過風(fēng)險評估模型輸出風(fēng)險結(jié)果或通過通路模型輸出代謝物/代謝通用風(fēng)險因子。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明屬于人工智能領(lǐng)域，具體涉及一種結(jié)合人工智能AI解讀功能的實驗室信息管理系統(tǒng)，包括質(zhì)譜數(shù)據(jù)處理模塊，連接質(zhì)譜數(shù)據(jù)處理模塊的AI模型解讀模塊，及連接AI模型解讀模塊的LIMS模塊。通過系統(tǒng)的使用可以大大的提高數(shù)據(jù)處理效率：自動化數(shù)據(jù)采集和處理，大幅減少人工操作時間。減少人工錯誤：AI解讀和分析功能，降低人為錯誤率。提供智能分析建議：AI模型解讀模塊能夠根據(jù)數(shù)據(jù)提供專業(yè)的分析和建議，輔助實驗決策。

技術(shù)研發(fā)人員：陳利民
受保護(hù)的技術(shù)使用者：天津云檢醫(yī)學(xué)檢驗所有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/9