Знаменитый писатель Джеймс Джойс в своем эпическом романе «Улисс», который считается вершиной литературы модернизма, писал, что ошибки «являются вратами к открытиям» (в других интерпретациях также встречается цитата – “Гений не совершает ошибок. Его блуждания намерены, они – врата открытия.”). Но в плане фармы он точно ошибался 🙂 Возможно, из моих уст это звучит несколько придирчиво (и даже несколько амбициозно) по отношению к словам такого литературного гиганта как Джойс, однако я постараюсь аргументировать свое утверждение…
Создание нового успешного препарата в фарме занимает в среднем около 10 лет [1] и стоит порядка 2,6 млрд долларов [2]. Учитывая такие временные и материальные затраты для компании просто жизненно важно, чтобы вся информация создавалась, регистрировалась и записывалась правильно. Но как быть, если это не так?
Все мы знаем, что ошибки неизбежны и многие из тех, которые возникают в лаборатории, можно предотвратить. Наиболее распространенная область возникновения ошибок также является и наиболее простой для их устранения – это ошибки в данных. Ошибки в данных могут быть дорогостоящими и времязатратными в исправлении, а низкокачественные, избыточные и потерянные данные могут стоить компании в пределах от 15 % до 20 % от её операционного бюджета [3]. Так что вы уж извините меня господин Джойс, но для меня ошибки в данных являются не вратами к открытиям, а очень дорогим и затратным сомнительным удовольствием.
Ниже я собрал несколько практических советов, которые должны помочь вам минимизировать ошибки в R&D:
Для начала перестаньте портить бумагу
Используйте электронные системы для уменьшения количества ошибок. В наши дни большинство людей печатают быстрее, чем пишут, кроме того, читать напечатанный текст легче, чем рукописный! До 52 % рукописных слов неразборчивы, поэтому, как не тяжело догадаться, это приводит к проблемам с пониманием хранимых записей (кризис воспроизводимости, не слышали о таком?). Кроме того, печатные записи проще дополнять, а дополнения можно отслеживать с течением времени. И дополнительным плюсом электронных систем является то, что большинство из них имеют встроенные средства проверки вводимых данных.
Собирайте и храните все результирующие данные
Когда во время исследований вы получаете результаты измерений, то сохраняйте все без исключения, поскольку в случае необходимости по ним можно будет провести сверку или восстановить утерянную информацию. Также я считаю, что исследователи должны в обязательном порядке делиться своими результатами, как удачными так и неудачными. Регистрация и понимание того, какие данные рабочие, а какие нет является простым и эффективный способ повышения продуктивности научно-исследовательских работ в лаборатории. В неудачных экспериментах нет ничего постыдного. По факту, независимо от того, имеют ли промежуточные данные, полученные для исследуемого продукта, отношение к исходной гипотезе или нет, ваши коллеги смогут использовать их для других целей. Если есть такая возможность, то для сбора и ввода данных используйте электронный лабораторный журнал (ЭЛЖ), позволяющий облегчить эти процессы, которые при использовании традиционных методов записи являются достаточно трудоемкими. Кроме того, при записи всех данных в электронном виде, если что-нибудь пойдет не так, то у вас всегда под рукой есть источник всей информации, который позволяет гораздо легче идентифицировать и исправить ошибки.
Упрощайте процесс ввода данных
Ограничьте число опций в рамках каждого поля ввода, чтобы сократить число возможных ошибок и облегчить стандартизацию информации. При цифровом вводе данных, это сделать достаточно просто за счет выпадающего списка полей, в котором для выбора доступно, например, только одно. Это также является преимуществом в плане стандартизации форматирования в рамках вашей организации.
Регулярно выполняйте проверку данных
Регулярно проводите проактивный аудит данных, чтобы знать, какая информация должна быть исправлена и какие части процессов ввода данных нуждаются в улучшении. Интеграция аудитов в управление данными также поможет уменьшить число проблем с безопасностью и соответствием требованиям.
По мере возможности автоматизируйте процессы
С развитием технологий и программного обеспечения автоматизация стала более доступной и все больше организаций инвестируют в системы автоматизации для оптимизации своей операционной деятельности и услуг. Автоматизируя процессы и оптимизируя сбор данных организации уменьшают влияние одной очень важной причины возникновения ошибок – человеческого фактора. Этот фактор также является причиной распространенных ошибок при переносе данных, когда люди, перенося данных из одной системы в другую, как правило используют бумажные записи.
Используйте для совместных проектов “облачные системы”
В ходе реализации совместных проектов вы можете столкнуться со всеми видами логистических проблем, происходящих от разных сторон и вызванных потребностью в координации операций и передаче данных и отчетов. Вполне вероятно, что кто-то в вашей организации будет назначен ответственным за обработку и передачу этих документов в корпоративное хранилище каждого задействованного подразделения. Этот процесс достаточно трудоемкий и может создать больше предпосылок для потери и повреждения данных, чем для их сохранения. Если для подобных проектов вы воспользуетесь облачным решением, то сможете обеспечить использование всеми участниками процесса одинаковых типов файлов и предотвратить любые ручные вмешательства (например, копирование и вставку информации из электронных таблиц). Так что обязательно рассмотрите возможности таких систем.
Полезные ссылки
- PhRMA (2015) http://www.phrma.org/sites/default/files/pdf/rd_brochure_022307.pdf
- Dilworth IP (2015) https://www.dilworthip.com/2-6-billion-per-drug-patent-portfolio-strong-enough-protect/
- USGS https://www2.usgs.gov/datamanagement/why-dm/value.php
По материалам блога компании IDBS
Защищу Джойса. Евгений, Вы слишком широко махнули. Если говорить о стадии поиска, прогнозирования, предсказания, подбора и перебора веществ, методик синтеза и анализа без “ошибок” порой никуда не сдвинуться. Однако уточню, что речь об ошибках другого сорта – не о неправильных данных, а кажущихся неверными подходах и путях реализации и решения задачи. Фактор случайности, открывающий новый путь. Предсказуемость его зависит от опыта и личных навыков отдельно взятого человека или команды.
Если говорить об оптимизации, отработке и отладке техпроцесса, рутинном анализе, то Вы совершенно правы.
Ах, если бы все было так просто! То о чем Вы пишете, предотвращает случайные человеческие ошибки, причины системных ошибок лежат в области отсутствия знаний по статистике и математического моделирования и многое другое.