Laboratuvarlarda Yapay Zekâ: Olası Kullanım Alanları

Yapay zekâ pek çok sektörde olduğu gibi laboratuvarlarda da konuşulmaya başlandı. Kalibrasyon ve deney laboratuvarları ise işi sonuçların doğruluğu ve izlenebilirliği üzerine kurulu, hata payı dar kurumlardır. Bu nedenle laboratuvarda yapay zekâ (aramalarda çoğunlukla yazıldığı biçimiyle yapay zeka) konusu heyecanla değil, temkinle ele alınmalıdır. Bu yazıda yapay zekânın laboratuvarlarda değerlendirilebileceği olası kullanım alanlarını, laboratuvara özgü riskleri ve bütün bunların ön koşulu olan düzenli kaydı ele alıyoruz. Burada anlatılanlar genel bir değerlendirmedir. Her laboratuvar konuyu kendi kapsamına ve kurallarına göre ayrıca düşünmelidir.

Temel koşul: düzenli, dijital ve güvenilir kayıt

Yapay zekâ araçları veriyle çalışır. Ölçüm sonuçları kâğıt formlarda, cihaz bilgileri ayrı hesap tablolarında, müşteri yazışmaları kişisel e-posta kutularında duruyorsa aracın yararlanabileceği bir kaynak yoktur. Laboratuvar dijitalleşme adımını atmadan yapay zekâdan söz etmek, temeli atılmamış bir binaya kat çıkmaya benzer.

Bu temeli çoğunlukla bir LIMS (Laboratuvar Bilgi Yönetim Sistemi) sağlar. LIMS, işin kabulünden sonucun müşteriye ulaşmasına kadar olan süreci tek bir yerde kayıt altına alan yazılım türüdür. Kayıtların tutarlı, eksiksiz ve kimin tarafından ne zaman oluşturulduğu belli olacak biçimde tutulması, yapay zekâ kullanılsın ya da kullanılmasın laboratuvarın kendisi için değerlidir. Sıra bellidir: önce güvenilir kayıt, sonra bu kaydın üzerine kurulabilecek araçlar. LIMS ve yapay zeka birlikte anıldığında, asıl emeğin kayıt düzenine verilmesi gerektiği unutulmamalıdır.

Ölçüm verisinde olağan dışı değerlerin fark edilmesi

Veri analizi yöntemleri, geçmiş ölçümlerle karşılaştırıldığında alışılmışın dışında kalan değerleri işaretlemek için kullanılabilir. Bir cihazın önceki kalibrasyonlarına göre beklenmedik bir sapma göstermesi ya da bir deney sonucunun benzer numunelerden belirgin biçimde ayrılması, gözden geçirilmesi gereken bir durum olabilir. Bunun nedeni gerçek bir değişim olabileceği gibi yazım hatası, yanlış birim ya da yanlış cihaz seçimi de olabilir. Bu tür bir karşılaştırma, elle yapıldığında zaman alan ve yoğun dönemlerde atlanabilen bir kontroldür.

Burada aracın rolü uyarmaktır, karar vermek değildir. İşaretlenen değerin hatalı olup olmadığına, ölçümü yapan ve yöntemi bilen personel karar verir. Araç bir değeri kendiliğinden düzeltmemeli ya da silmemelidir. Ayrıca her uyarının doğru olmayacağı, bazı gerçek sorunların da uyarı üretmeden geçebileceği akılda tutulmalıdır.

Kalibrasyon aralıklarının gözden geçirilmesi

Bir cihazın ne sıklıkta kalibre edileceği çoğu zaman üretici önerisine, kullanım koşullarına ve cihaz sahibinin deneyimine göre belirlenir. Cihazın geçmiş kalibrasyon sonuçları düzenli biçimde kayıtlıysa, bu veriye bakılarak cihazın zaman içindeki davranışı incelenebilir. Sonuçları uzun süredir kararlı seyreden bir cihaz ile her seferinde belirgin kayma gösteren bir cihaz aynı biçimde değerlendirilmeyebilir.

Yapay zekâ ve istatistiksel yöntemler bu incelemede destekleyici olarak değerlendirilebilir, örneğin eğilimi görünür kılarak. Ancak aralığı değiştirme kararı, teknik gerekçesiyle birlikte yetkili kişi tarafından verilmeli ve kayıt altına alınmalıdır. Az sayıda geçmiş veriden çıkarılan sonuçlar yanıltıcı olabilir, bu yüzden temkinli davranmak gerekir. Cihazın kullanım yoğunluğu, taşınması ya da onarım görmesi gibi veride görünmeyen etkenler de kararda hesaba katılmalıdır.

Belgelerden veri çıkarma

Laboratuvara ulaşan bilgi her zaman düzenli bir biçimde gelmez. Müşterinin gönderdiği cihaz listeleri, talep formları, dış kalibrasyon sertifikaları ve taranmış belgeler çoğu kez elle sisteme aktarılır. Yapay zekâ araçları bu belgelerden cihaz adı, seri numarası ve ölçüm aralığı gibi bilgileri çıkarıp ön doldurulmuş bir taslak oluşturmak için değerlendirilebilir.

Bu kullanım elle yazım yükünü azaltabilir, ancak yeni bir hata kaynağı da yaratır. Araç bir rakamı yanlış okuyabilir ya da belgede bulunmayan bir bilgiyi varmış gibi doldurabilir. Bu nedenle çıkarılan veri kesin kayıt olarak değil, kontrol edilecek bir taslak olarak ele alınmalı ve kaynağı olan belgeyle karşılaştırılarak onaylanmalıdır. Okunaklı olmayan, el yazısı içeren ya da düzeni alışılmadık belgelerde hata olasılığının artacağı da bilinmelidir.

Yazışma ve rapor taslağı hazırlama

Büyük dil modelleri metin üretiminde güçlüdür. Müşteriye gönderilecek bilgilendirme e-postası, teklif açıklaması, prosedür taslağı ya da iç eğitim notu gibi metinlerin ilk hali için kullanılabilirler. Yabancı dilde yazışma yapan laboratuvarlar için çeviri ve dil düzeltme de yararlı bir alan olabilir. Uzun bir yazışma geçmişinin ya da bir toplantı notunun özetlenmesi de zaman kazandırabilir.

Sınır, ölçüm sonucunun ve teknik değerlendirmenin başladığı yerde çizilmelidir. Sertifika ya da rapordaki sonuçlar, belirsizlik değerleri ve uygunluk beyanları yapay zekânın üreteceği metinler değildir. Bunlar doğrulanmış hesaplamadan ve yetkili personelin değerlendirmesinden gelir. Taslak metinlerde de içeriğin doğruluğu, metni imzalayan ya da gönderen kişinin sorumluluğundadır.

İş yükü planlama ve müşteri sorularını yanıtlama

Geçmiş iş kayıtları düzenliyse hangi dönemlerde yoğunluk yaşandığı, hangi iş türünün ne kadar sürdüğü ve hangi müşterilerin cihazlarında kalibrasyon zamanının yaklaştığı görülebilir. Bu bilgi personel ve cihaz planlamasında öngörü için kullanılabilir. Yapay zekâ burada bir tahmin aracıdır ve tahminler gerçek durumla düzenli olarak karşılaştırılmalıdır. Planı yapan ve gerektiğinde değiştiren yine laboratuvar yöneticisidir.

Müşteri tarafında ise sorular çoğunlukla benzerdir. Cihazın hangi aşamada olduğu, belgenin hazır olup olmadığı ya da hangi kapsamda hizmet verildiği sorulur. Bu soruları yanıtlayan bir yardımcı, yalnızca laboratuvarın kendi güncel kayıtlarına dayanıyorsa anlamlıdır. Aracın kayıtta olmayan bir bilgiyi tahminle yanıtlaması, özellikle akreditasyon kapsamı gibi konularda ciddi yanlış anlamalara yol açabilir. Emin olunmayan sorular personele yönlendirilmelidir.

Laboratuvara özgü riskler

Laboratuvarın ürünü güvenilir sonuçtur. Bu nedenle başka işletmeler için kabul edilebilir olan bazı riskler laboratuvarda kabul edilemez. Yapay zekâ kullanımı değerlendirilirken şu noktalar gözetilmelidir:

• Ölçüm sonucu yapay zekâya bırakılmaz: Sonuç, tanımlı yöntemle yapılan ölçümden ve doğrulanmış hesaplamadan gelir. Araç sonuç üretmemeli ve sonucu değiştirmemelidir.
• İzlenebilirlik: Bir kaydın nereden geldiği, kimin tarafından oluşturulup onaylandığı belli olmalıdır. Aracın önerdiği ile insanın onayladığı birbirinden ayırt edilebilmelidir.
• Doğrulama: Laboratuvarda kullanılan her araç gibi yapay zekâ aracının da amacına uygun çalıştığı denenmeli, aynı girdiye farklı yanıtlar verebileceği bilinmelidir.
• Gizlilik: Müşteriye ait cihaz ve sonuç bilgileri, koşulları bilinmeyen dış araçlara girilmemelidir.
• Sorumluluk: Belgeyi imzalayan kişi ve laboratuvar sorumludur. Aracın önerisi bu sorumluluğu ortadan kaldırmaz.

Laboratuvarların yeterliliği için genel gereklilikleri tanımlayan ISO/IEC 17025 standardında kayıtların izlenebilirliği beklenir. Akredite laboratuvarların, yeni bir aracı süreçlerine almadan önce bunun kendi kalite sistemleri ve akreditasyon beklentileri açısından nasıl değerlendirileceğini düşünmesi yerinde olur. Emin olunmayan durumlarda ilgili kurumların güncel duyuru ve rehberlerine başvurmak en doğru yoldur.

Nereden başlanabilir?

Laboratuvarlar için en sağlıklı yol, ölçüm sonucundan uzak ve denetlenmesi kolay işlerle başlamaktır. Yazışma taslakları, iç belgelerin özetlenmesi ya da planlama için öngörü gibi alanlar sonuca dokunmaz ve hata yapıldığında kolayca fark edilir. Küçük bir denemeyle başlanmalı, sonuç ölçülmeli ve kullanım kuralları yazılı hale getirilmelidir. Deneme sırasında müşteriye ait gerçek veriler yerine örnek verilerle çalışmak, gizlilik açısından daha güvenli bir başlangıç sağlar.

Bundan da önce gelen adım kayıt düzenidir. Yapay zekâdan bağımsız olarak kayıtların tek yerde, tutarlı ve izlenebilir biçimde tutulması laboratuvarın bugünkü ihtiyacıdır. Laboratuvar süreçlerinizi dijitalleştirmek için kalibrasyon laboratuvarlarına yönelik KALDATA Kalibrasyon Laboratuvarı Yönetim Yazılımı ile yapı malzemesi laboratuvarlarına yönelik Deney Laboratuvarı Yazılımı sayfalarını inceleyebilirsiniz. Yazılımları yakından görmek için demo talep edin.