许多专业人士在医疗设备设计或实验室设备功能改进中使用人工智能（AI），以提升产品性能和可靠性。那么，AI究竟能带来哪些帮助？
实验室、医院及其他高要求环境中使用的设备必须保持持续准确，以确保使用者对关键任务的信任。然而，过热可能导致设备提前失效或产生错误结果。
设计师通常会精心选择散热片、风扇和液体冷却机制等组件，以维持产品在安全且有效的运行温度范围内。理解适用于不同应用场景的正确传热技术，有助于他们打造保护品牌声誉并获得广泛采用的产品。许多团队利用人工智能规划创新并构建工作原型。同样，他们也部署数字孪生技术，模拟人们在现实生活中如何使用这些设备。这种模拟使工程师能够识别可能导致设备过热和故障的潜在问题。那么，专业人士是如何利用AI解决实验室设备设计和先进医疗设备中的常见挑战的？
利用生成式AI改进实验室设备设计流程
生成式AI已成为主流技术，尤其体现在能响应用户提示的聊天机器人界面上。一些工业领袖看到了其他应用机会，特别是在利用该技术提升制造流程方面。
例如，一家生命科学公司利用生成式AI识别历史流程偏差，并提出纠正和预防这些问题的措施。统计数据显示，由于补救措施无效，多达20%的此类事件会重复发生。该公司依靠AI对70%的案例进行综合分析，并将其与类似情况关联。此外，该工具在首次建议草案中就提出了干预措施，成功解决或修复了其中80%的问题。
实验室设备设计团队可以从这一实验中获得灵感，开发实用方法，通过有目的的问题解决加速工作流程。例如，AI应用程序可自动填充报告内容，生成正确的文档内容。
想象一下，如果多次测试显示某台实验室设备频繁过热并产生误导性结果。人工智能可以协助相关人员通过前瞻性的传热技术构思应对策略。它还可能通过减少手动操作来提升生产效率。这样，工程师便能将更多时间用于校对材料以确保准确性，而非填写文书工作。这些有意识的技术改进使专业人士能将更多工作时间用于解决已知问题，并缩短相关文档的编制时间。
人工智能还可能在设计团队之间提升标准化水平，帮助所有相关人员获取必要的信息，并据此对受影响产品进行故障排除。
识别哪些任务需要人工监督
在决策者探索在实验室设备设计中应用AI的最可行方式时，他们应参考相邻行业的案例研究，了解哪些流程可以自动化，哪些流程需要员工监督补充。一项关于热诱导抗原修复自动化潜力的研究在多个时间点评估了载玻片，以确定可接受染色质量的最低阈值。
当将自动化系统与传统的压力锅方法进行比较时，结果显示，与自动化方法相关的四分之三的载玻片评分低于或与传统方法相当。此外，在该批次中，有50%的载玻片在回收时间长达90分钟的情况下，评分仍低于压力锅方法的结果。
虽然对在实验室设备设计中使用AI感兴趣的专业人士不应将此案例视为放弃技术的理由，但他们要明白技术的优势和局限。在技术表现不佳的领域，可能需要人工监督或额外检查。
许多有影响力的潜在应用结合了人类的专业知识与先进的算法。一个适用于实验室设备和医疗设备设计的案例是，一个团队利用AI寻找新的热绝缘材料，这些材料可以使产品更加节能或调节运行温度。该技术建议了超过50种符合其理想特性的热绝缘材料。
该AI工具的开发者专注于热电元件，这些元件可以将废热转化为电能。这些成果可能推动设计进步，使工程师能够加入从多余热量中发电的组件，从而减少对电池的依赖。随后，内部医疗设备或原本需要繁琐电池更换的创新产品，对依赖这些可能改变生命的产品的医疗从业者和患者而言将变得更加便捷。
在医疗设备设计中应用AI以提升适用性
一些AI驱动的制造产品能够适应工人或流程，节省时间并使技术适用于多样化需求。从事最新医疗设备设计的工程师可以采取类似策略，构建满足特定群体甚至个人需求的产品。
一个团队使用数字孪生技术，在开发抗过敏药物时识别了特定的目标蛋白。他们的研究显示，抑制该蛋白比针对其他药物通常针对的蛋白更具有效性。这些发现表明，看似微小的调整可能对整体结果产生重大影响。
数字孪生技术也赋能实验室设备的改进。它们允许用户在模拟但高度真实的环境中测试多个版本，揭示在研究传热技术或其他关键性能因素时应重点关注的区域。这些受控环境中的结果指导了物理产品的设计改进，为企业节省时间和资金，同时推动持续改进和竞争优势。
研究人员还在大规模上探索了数字孪生的潜力，创建了超过3,800个解剖结构正确的人类心脏模型。这些资源确认了年龄和肥胖等因素如何影响电学特性。它们还表明，心电图读数中的性别差异是由于心脏大小差异，而非电导率差异。
这些发现可能鼓励设计师开发比市场上领先产品更优越的医疗设备，帮助其雇主在竞争激烈的市场中提升品牌影响力并提高利润。与其面向大众设计，一些企业可以通过个性化医疗来满足特定需求，提供患者定制化产品。人工智能驱动的数字孪生技术使这些及其他进步成为可能，使制造商保持高需求。对AI在医疗设备设计中的投资，使生产商具备未来适应能力并保持灵活性。
成功改进实验室设备及AI在医疗设备设计中的应用
人工智能可以揭示新的传热和热管理技术，稳定即将推出的医疗设备和实验室设备的性能。理解适用的实际案例是找到将技术融入工作流程、减轻流程负担并解决挑战的第一步。
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