Synex Biosystems
Modelos predictivos para decisiones experimentales
Synex desarrolla modelos predictivos pensados para un objetivo experimental concreto. Trabajamos con los datos de tu proceso para estimar un resultado y ayudarte a decidir el siguiente paso. El modelo no sustituye el criterio del laboratorio. Tampoco es un software genérico. Se define, se evalúa y se valida para la decisión que quieres tomar.
Qué hacemos
Predecir un resultado es estimar, a partir de las mediciones disponibles, qué puede pasar con una muestra, una condición o un material. Usar esa predicción es convertirla en una decisión concreta. Qué priorizar. Cuándo avanzar. Dónde hace falta una medición más. Antes de nada acordamos qué significa que esa predicción sea útil para tu proceso.
Qué problemas podemos abordar
Priorizar muestras o condiciones
Evaluar qué material merece el siguiente ensayo cuando no da tiempo a analizarlo todo.
Anticipar si un material está preparado
Estimar si una muestra reúne las condiciones para pasar a la siguiente etapa del proceso.
Identificar qué más medir
Señalar dónde una comprobación adicional puede reducir una incertidumbre importante.
Ejemplo ilustrativo
Un laboratorio tiene mediciones iniciales y resultados históricos de procesamiento. Evaluamos si esos datos permiten anticipar qué muestras nuevas cumplirán los requisitos posteriores. El ejemplo no representa un cliente real ni un resultado observado. Sirve solo para explicar el tipo de decisión que se puede estudiar.
Datos de entrada
Podemos trabajar con resultados de ensayos, mediciones de instrumentos, datos moleculares, imágenes y registros del proceso. Para relacionarlos hace falta, cuando sea relevante, identificar las muestras, saber qué resultado se quiere predecir y en qué momento se tomó cada medición. También pueden importar los lotes, las condiciones, los centros y los instrumentos, además de los permisos para usar esos datos. No siempre hacen falta imágenes. Tampoco hace falta cada tipo de dato en cada proyecto. Tener muchos datos no garantiza que sirvan. No hay un número de muestras que valga para cualquier problema. A veces toca recoger información adicional.
Proceso de trabajo
01 · Definir
Acordamos la decisión, el resultado y los criterios que harán útil la predicción.
02 · Evaluar
Revisamos los datos disponibles, su relación con el objetivo y si el trabajo es viable.
03 · Desarrollar y comparar
Construimos y comparamos modelos con alternativas sencillas y con el procedimiento actual cuando se puede.
04 · Validar
Evaluamos el comportamiento en condiciones relevantes y miramos qué errores importan para el laboratorio.
05 · Preparar su uso
Acordamos cómo obtener, interpretar e incorporar las predicciones al proceso.
Qué puede incluir la entrega
El alcance se acuerda según el proyecto. Puede incluir una evaluación de viabilidad, un modelo desarrollado para el objetivo acordado, un informe con errores y límites, y una forma pactada de obtener y usar las predicciones. También puede definir qué hace falta para integrarlo y validarlo más adelante. No damos por hecho que exista una plataforma, una API, un panel o una integración estándar. El formato de entrega depende del proceso y de lo que necesite tu equipo.
Validación y límites
Cuando el caso lo requiere, separamos donantes, lotes, centros o periodos de tiempo para evaluar con datos que no se usaron para entrenar. Como entradas solo usamos las mediciones que están disponibles en el momento de la decisión. Comparamos con alternativas sencillas o con el procedimiento actual y miramos qué errores importan de verdad. Un resultado retrospectivo no es lo mismo que validar en uso real. Tampoco se puede dar un modelo por transferible a otro laboratorio sin evaluarlo ahí. Una evaluación de viabilidad puede terminar concluyendo que no hay base suficiente para un modelo utilizable.
Preguntas frecuentes
¿Necesitamos imágenes?
No necesariamente. Las imágenes son una fuente posible entre otras. Lo que tiene sentido evaluar depende del objetivo y de los datos que haya.
¿Podéis trabajar con nuestros resultados históricos?
Sí. Podemos estudiar si sirven cuando están relacionados con una decisión y un resultado definidos.
¿Necesitamos tener los datos organizados?
Necesitamos poder identificar muestras, mediciones y resultados. Podemos valorar cómo están ahora y decir qué preparación adicional hace falta.
¿Cuántas muestras hacen falta?
No hay una cifra universal. Depende del objetivo, de la variabilidad y de cómo se valide el modelo.
¿El modelo sustituye los ensayos?
No. Puede ayudar a priorizar o a decidir qué comprobar. La decisión sobre los ensayos sigue siendo del laboratorio.
¿Qué recibimos al finalizar?
El alcance puede incluir el modelo, su evaluación, sus límites y la forma de uso acordada. Los formatos concretos se definen por proyecto.
¿Cómo empezamos?
Cuéntanos qué decisión quieres anticipar, qué datos tienes y cuándo necesitas decidir. Hablamos de si encaja antes de definir un proyecto.