Bioteknologisk programvareutviklingsselskap

Bygger konfigurerbare LIMS som automatiserer prøveinntak, chain-of-custody, platekart, lagerbeholdning og QC. AI hjelper til med deteksjon av avvik (f.eks. resultater som er utenfor området), instrumenthelse og prognoser for arbeidsmengde; strekkode/RFID og rollebaserte tillatelser sikrer sporbarhet fra ende til ende.

Implementering av rørledninger for analyseoppsett, kurvetilpasning, normalisering og resultatgjennomgang med beskyttelseslinjer og arbeidsflyter for gjennomgang/godkjenning. ML-modeller flagger ekstremverdier, forutsier analysedrift og anbefaler gjentakelser, noe som reduserer behandlingstiden og øker tilliten til rapporterte verdier.

Utvikling av CTMS med sporing av anlegg/oppstart, besøksplaner, problemhåndtering og KPI-er. Forutseende analyser støtter registreringsplanlegging og risikobasert overvåking; integrasjoner med EDC, eTMF og sikkerhetssystemer fjerner manuell avstemming og forbedrer inspeksjonsberedskapen.

Leverer ELN-er med strukturerte maler, innebygd datafangst, reagensoppslag og kompatible e-signaturer. NLP tagger oppføringer automatisk, foreslår relaterte eksperimenter og viser tidligere forskning, slik at teamene kan gjenbruke kunnskap i stedet for å finne den opp på nytt.

Bygger skalerbare rørledninger for sekvensering, innretting, variantbetegnelse, ekspresjonsprofilering og proteomisk kvantifisering. AI/ML fremhever signifikante varianter, veier og biomarkørkandidater; kohortanalyse og tillatelser holder PHI sikker samtidig som det muliggjør samarbeid.

Bygger arbeidsflyter for virtuell screening, molekylær modellering, de novo-design og QSAR/ADMET-prediksjon på HPC/GPU-backends. Generative modeller foreslår kandidater innenfor syntetiske begrensninger; docking/scoring og MD-simuleringer bidrar til å prioritere treff og redusere antall iterasjoner i våtlaboratoriet.

Opprette analysesuiter for målrettede paneler og WES/WGS med automatisert QC, varianttolkning og rapportgenerering. Kunnskapsbasekobling (ClinVar, gnomAD, COSMIC) og AI-assistert klassifisering gir raskere variantgjennomgang og reduserer VUS-frafall.

Engineering av kliniker- og pasientvendte apper for bestilling av tester, tilkobling av enheter og longitudinell overvåking. Modellene støtter tidligere oppdagelse og triagering, mens revisjonsspor og samtykkehåndtering tilfredsstiller lovpålagte forventninger.

Leverer pipelines for mikroskopi/HCS, MR/CT og histopatologi med robust segmentering, registrering og kvantifisering. AI-modeller fremskynder celletelling, fenotypeklynging og anomalideteksjon; visningsverktøyene er optimalisert for store flislagte bilder og kollaborativ gjennomgang.

Implementering av ende-til-ende-sporing av prøver på tvers av innsamling, lagringsforhold, tine-/nedfrysingssykluser og avhending. Prognosemodeller forutser uttømming og lagringsbehov, og varsler hjelper til med stabilitetsvinduer og miljøavvik for å beskytte prøvens integritet.