Sztuczna inteligencja w laboratoriach mikrobiologicznych – skuteczna detekcja bakterii bez udziału człowieka

Projekt zrealizowano dla dostawcy zaawansowanych rozwiązań automatyzujących pracę laboratoriów mikrobiologicznych. Opracowane narzędzie AI zostało wdrożone u końcowego odbiorcy – jednej z dziesięciu największych firm farmaceutycznych na świecie, działającej w skali globalnej. 

W sektorze farmaceutycznym jakość i precyzja analiz mikrobiologicznych są kluczowe. Dotychczasowy system oparty na klasycznych algorytmach komputerowego rozpoznawania obrazu nie spełniał rygorystycznych standardów – zbyt często mylił drobne artefakty, takie jak pęcherzyki powietrza w agarze, z koloniami bakteryjnymi. Fałszywie pozytywne wyniki nie tylko wydłużały proces weryfikacji, ale również generowały koszty związane z koniecznością ręcznej analizy i powtórnych testów. W tym kontekście klient potrzebował bardziej precyzyjnego, skalowalnego i niezawodnego rozwiązania, które jednocześnie nie wymagałoby inwestycji w kosztowny sprzęt optyczny. 

Zaprojektowano nowy moduł analizy obrazu oparty na głębokim uczeniu (deep learning), dostosowany ściśle do potrzeb mikrobiologii przemysłowej. Prace obejmowały nie tylko stworzenie samego modelu AI, ale również wsparcie na wcześniejszych etapach projektu:

• szczegółową analizę problemu oraz oczekiwanych rezultatów biznesowych,
• doradztwo przy zbieraniu i notowaniu danych treningowych, niezbędnych do efektywnego działania algorytmu,
• implementację i trening modelu detekcji kolonii bakteryjnych przy użyciu technologii deep learning,
• pełną integrację stworzonego rozwiązania z istniejącym systemem do monitorowania środowiskowego w laboratorium.

Podjęto również kluczową decyzję projektową: zamiast iść w stronę kosztownych kamer multispektralnych, których jakość była niewystarczająca dla tak wrażliwych analiz, postawiono na moc sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.

Zaimplementowany system okazał się istotnym przełomem – zarówno pod względem technologicznym, jak i operacyjnym:

• Zwiększenie dokładności analizy obrazu w przypadkach trudnych do interpretacji przez klasyczne algorytmy (m.in. kolonie przy krawędzi szalki, nierównomierności w agarze, artefakty),
• Eliminacja potrzeby zaangażowania specjalistów w manualną ocenę próbek – co przyniosło wymierne oszczędności i zwiększyło efektywność operacyjną,
• Przyspieszenie procesu analizy i poprawa jego powtarzalności – kluczowa dla skalowania działalności i utrzymania spójnych standardów jakości,
• Możliwość adaptacji rozwiązania w innych branżach wymagających precyzyjnej analizy obrazu: diagnostyce medycznej, kontroli jakości w przemyśle farmaceutycznym, czy mikrobiologii przemysłowej.

Dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji osiągnięto nie tylko lepsze parametry techniczne, ale przede wszystkim poprawiono niezawodność procesu w kontekście wymogów regulacyjnych i biznesowych.