第58章 展望未來，AI製藥系統
過了一會，智能實驗室系統安裝完成。
而那個金色U盤已經無聲無息間消失不見了。
服務器重新啓動，很快出現一行紅字。
“警告！機器性能不足，無法全功能運行，只能啓用安全模式。”
衛康額頭冷汗冒出，不由撓了撓頭。
這也太尷尬了。
馬上就去購買高性能服務器，一定讓智能實驗室系統有個溫暖舒適的窩。
不過現在先看看都有哪些功能吧。
紅字很快消失，出現一個非常美觀簡潔的界面，跟常用的窗戶系統有些類似，這可能是考慮到了工作人員的日常使用習慣，所以自動適配了常用的界面風格。
桌面上有常見功能的圖標，可以點擊打開，使用相應的功能。
衛康還沒來得及驚喜，又跳出一個消息窗口。
“觸摸屏功能暫無法使用。”
衛康：“。。。”
接着，又跳出一個窗口，列出一個設備購買清單。
“檢測到機器缺乏相應對接設備，請按照以下清單購買。”
“如無法提供所有設備，可能導致相應功能無法實現。”
“高性能服務器，觸摸顯示屏，LED顯示屏，智能門鎖，智能語音器，監控設備，無線以及WIFI等多功能通訊模塊。”
“打印機，電腦，指紋識別儀，掃碼器，人體感應器，智能控電器，儀器控制器，智能電燈，智能開關以及排插……”
衛康擦擦頭上冷汗，將購買清單記錄下來。
要買的東西可不少，回頭還得叫人來安裝。
不過基本都是各種硬件，有現成的系統在，裝好之後就可以聯動使用。
接下來，他查看了所有功能，以及功能管理模塊，頓覺十分滿意，這些都是實驗室管理需要的實用功能，系統甚至還自動提供電腦和手機適用的APP，可以在手機和電腦上使用相應的功能。
甚至還可以對接其他的第三方模塊系統，物物相聯，實現數據化的真正統一。
一直以來，三清的實驗室都是傳統的人工管理方式，需要工作人員自己配備鑰匙，出入登記，看護實驗室設備，記錄統計實驗數據，管理各種原料和樣品，十分原始，不僅工作量很大，效率也低，而且效果也不好。
有了這套軟硬件結合的智能實驗室系統之後，可以實現實驗室無人值守，實時監控，出入自動登記，實驗時自動統計記錄，遠程可控實驗室操作，管控電器設備，實現真正的智能化管理。
首先，員工以後可以通過指紋，手機掃碼，遠程，身份證等多種方式開門，進入實驗室。
隨後，手機端，顯示屏上都可實時查看實驗室的當前使用狀態，儀器工作情況，並實時監控實驗狀態，進行相應的語音提示。
同時可以實時感應員工在實驗室的狀態，並檢測員工是否有在實驗室內實驗，若實驗室狀態顯示在線且無人實驗，系統則會自動報警，以保證安全。
實驗過程中，智能系統可對實驗室的多項數據進行自動記錄，進行彙總，並可設置實驗室使用時間，遠程鎖定或者打開實驗室。
對於特定實驗室或者儀器，還可以單獨進行設置，在選定的有效時間內，該設備只對相應的人員開放使用，其他人無法使用。
實驗數據庫可提供靈活強大的數據管理功能，並可設置用戶權限，以保證數據的安全使用。同時可對所有硬件設備進行分類管理，如增加，刪除，修改，設置參數等。
APP端可實現遠程開門，掃碼開門，查看實驗室狀態，實驗室管理，查看消息公告，實時監控，故障報修，設置權限，查看實驗記錄，以及相應等級的數據，並進行操作等功能。
同時配備功能強大的樣品，材料，備品備件，文件資料，儀器設備，實驗記錄，標準庫等相應管理模塊。
標準庫管理模塊主要是完成相關標準的錄入、更新、修改和審覈等功能。一套完整的標準庫是使整個業務能夠流暢運轉的根本保障，爲了保證標準的準確性，標準庫應由資深的專家審覈後方可正式使用。
樣品管理系統是實驗室日常運行最爲頻繁的模塊，它爲樣品分析評價提供了支持，包括樣品分析、樣品登錄、樣品管理、樣品測試、審覈系統、結果輸出、QA/QC等方面。
信息查詢系統包括分析進度、綜合信息查詢。用戶可根據授權級別查詢相關信息。所有查詢結果都可以進行排序、分類、統計。信息查詢可快速反映從原始數據到加工處理數據的每一步歷史數據，也能查詢人員情況，項目進行情況，客戶，標準資料，實驗室各種文件規定，各種報表，及各種技術資料等等。
信息統計功能則可以提供不同用戶要求的各類統計圖表信息模塊。根據需要還可提供與各類專用統計軟件的無縫連接。
實驗室事務管理系統包括實驗室雜務、內部通告、人員去向、計劃、工作安排、文檔處理、公共信息、人事管理和經費管理等方面。
資源管理系統包括人力資源、物力資源、標準物質管理、其它物資管理以及無形資產如知識產權等的管理模塊。同時也可以對人員、對照品、試劑等進行管理，並可對工作量進行統計，覈算成本等。
儀器管理系統可以連接分析儀器(如液相色譜儀、氣相色譜儀、天平等)，通過對儀器分析數據的自動採集，可以減少手工錄入錯誤，加快數據傳送速度，從而節約了分析人員的大量時間。
該系統還可以進行儀器維護，允許爲儀器創建定期的校正計劃表，跟蹤、記錄校正情況。可以統計儀器的使用率，最大限度地利用儀器。並能遠程控制分析儀器，隨時對樣品分析全過程進行動態跟蹤監控。
總體來說，功能非常強大，智能化程度極高，且可以隨着機器和設備的升級而自動升級，不會有什麼性能瓶頸。
有了它，日後的藥物研發肯定是如虎添翼，同時也不用擔心有任何的數據泄密。
之前他想要購買數據管理系統的時候，就考慮過數據保密的問題，畢竟自己的秘密非常多，數據保密是重中之重，別的不說，專利和藥方資料就很珍貴，肯定有不少人覬覦。
現在再也不用擔心這個問題了。
衛康已經愛上了這個智能實驗室系統。
同時，他也想到了一個問題。
一個初級智能系統就如此強大，那麼，在升級之後，成爲真正的人工智能，發展成AI製藥系統的時候，又將會是什麼樣？
他忍不住進入系統，進行詢問。
“能否展示AI製藥的相關信息？”
“消耗100積分，可查看AI製藥系統介紹。”
衛康同意之後，系統向他展示了一大段相關信息。
傳統新藥研發是一個昂貴，漫長而艱難的過程。
除了成本高，週期長，成功率低這些困境，藥物研發面臨的更大瓶頸在於創新。
在製藥領域，有個知名的反摩爾定律——每隔9年，投資10億美元產出的上市新藥就減少一半，更爲常見的是，首創藥物佔獲批新藥總數量不足一半。
但計算機生物學和人工智能的發展，AI能夠在各個製藥環節大面積搜索潛在空間，尋找過往因人爲經驗，實驗環境等外界限制未發現的靶點/化合物/晶型等，爲創新藥物研發提供有力工具。
AI製藥未來將由‘從0到1階段’進入到從‘1到10階段’，各個藥企將組成大型AI製藥聯盟，建立藥物大數據實驗室，加強多學科融合，蒐集高質量研發數據，使用AI設計藥物，進入臨牀試驗。
而更大的背景是，計算生物學也將引領生物科學走向數據驅動時代。
隨着高通量測序，納米操作，生物芯片等技術不斷成熟，生物信息數據不斷累計，計算生物學也藉此發展起來。它通過構建算法和模型，從分子層面理解生物學現象及機制本身，推進相關研究及應用。
計算生物學不但能夠通過高效精準的計算推演帶動上層應用，如化合物性質預測，基因點位預測等，加速AI製藥，物種改造等領域的發展。
也爲生命科學提供了新的研究思路——‘乾溼結合的數據閉環’新模式。
先通過充足且豐富的定量幹實驗（AI模型）覆蓋待搜索空間，爲溼實驗室（傳統生物實驗）中的測試提供精準假設，兩者共同迭代加速。
而這，必將給醫藥行業帶來改天換地的變化，從而徹底改變整個世界。
看完之後，衛康心潮起伏，激動萬分。
這個AI製藥系統，他勢在必得。
只是不知道，升級所需要積分又是多少呢？
(本章完)