Biotech software ontwikkelingsbedrijf

Configureerbare LIMS bouwen die monsterinname, chain-of-custody, plaatkaarten, inventaris en QC automatiseren. AI helpt bij het detecteren van afwijkingen (bijv. uitslagen die buiten het bereik vallen), de gezondheid van instrumenten en het voorspellen van de werklast; barcode/RFID en rolgebaseerde rechten zorgen voor volledige traceerbaarheid.

Het implementeren van pipelines voor assay setup, curve fitting, normalisatie en resultaatbeoordeling met guardrails en review/approve workflows. ML-modellen markeren uitschieters, voorspellen testafwijkingen en bevelen herhalingen aan, waardoor de doorlooptijd korter wordt en het vertrouwen in gerapporteerde waarden toeneemt.

Ontwikkeling van CTMS met site/start tracking, bezoekschema's, issue management en KPI's. Voorspellende analyses ondersteunen de planning van inschrijvingen en op risico's gebaseerd toezicht; integraties met EDC, eTMF en veiligheidssystemen maken handmatige afstemming overbodig en verbeteren de inspectiebereidheid.

ELN's leveren met gestructureerde sjablonen, geïntegreerde gegevensvastlegging, opzoeken van reagentia en compliant e-handtekeningen. NLP labelt inzendingen automatisch, stelt gerelateerde experimenten voor en laat eerdere kennis zien zodat teams kennis hergebruiken in plaats van opnieuw uitvinden.

Het bouwen van schaalbare pipelines voor sequencing, alignment, variant calling, expressieprofilering en proteomische kwantificering. AI/ML markeert significante varianten, routes en biomarkerkandidaten; cohortanalyses en machtigingen houden PHI veilig en maken samenwerking mogelijk.

Virtuele screening, moleculaire modellering, de novo design en QSAR/ADMET voorspelling workflows bouwen op HPC/GPU backends. Generatieve modellen stellen kandidaten voor binnen synthetische beperkingen; docking/scoring en MD simulaties helpen bij het prioriteren van hits en verminderen iteratie in het laboratorium.

Analysesuites maken voor gerichte panels en WES/WGS met geautomatiseerde QC, variantinterpretatie en rapportgeneratie. Koppeling van kennisbanken (ClinVar, gnomAD, COSMIC) en AI-ondersteunde classificatie versnellen de beoordeling van varianten en verminderen de VUS churn.

Engineering clinicus- en patiëntgerichte apps voor het bestellen van testen, apparaatconnectiviteit en longitudinale monitoring. Modellen ondersteunen eerdere detectie en triage, terwijl audit trails en toestemmingsbeheer voldoen aan de wettelijke verwachtingen.

Leveren van pipelines voor microscopie/HCS, MRI/CT en histopathologie met robuuste segmentatie, registratie en kwantificering. AI modellen versnellen celtelling, fenotype clustering en anomalie detectie; viewers zijn geoptimaliseerd voor grote getegelde beelden en gezamenlijke beoordeling.

Het implementeren van end-to-end monstertracering voor verzameling, opslagomstandigheden, ontdooiings-/bevriezingscycli en verwijdering. Prognosemodellen voorspellen uitputting en vraag naar opslag; waarschuwingen helpen bij stabiliteitsvensters en afwijkingen in de omgeving om de integriteit van monsters te beschermen.