AI-Guardrails: AI im LIMS sichern & steuern

AI-Guardrails: Lenkung und Steuerung der AI-Modelle im Labor

Die Integration von AI in Labor Informations Management Systemen (LIMS) eröffnet völlig neue Möglichkeiten: automatisierte Erfassung unstrukturierter Information, intelligente Formelerstellung, smarte Assistenten,...

Doch mit der Power wächst die Verantwortung: Wie stellen wir sicher, dass AI-Ergebnisse zuverlässig, reproduzierbar und sicher sind?

Die Antwort lautet: Guardrails.

Was sind Guardrails?

Unter Guardrails versteht man Mechanismen, die die Arbeitsweise von AI-Modellen gezielt steuern. Während generative AI-Systeme wie ChatGPT oder Gemini grundsätzlich sehr flexibel sind, liefern sie ohne Einschränkungen korrekte Antworten oft in unterschiedlicher Form, was die strukturierte Weiterverarbeitung verunmöglicht.

Im Laborumfeld sind jedoch klare Strukturen erforderlich.

Guardrails sind klare Vorgaben welche die AI einhalten muss:

• Kontextsteuerung – Nur relevante Stammdaten, Auftrags- oder Probendetails werden an die AI übermittelt. So bleibt die Antwort zielgerichtet und präzise.
• Structured Output – Ergebnisse müssen in einer exakt vorgegebenen Struktur (Schema) zurückkommen. Damit sind Daten sofort weiterverarbeitbar und passen ins LIMS.
• Function Calling – Die AI darf mit expliziter Freigabe strukturiert in der Labordatenbank nachfragen und die Korrektheit der Daten abgleichen. Z.B. für die korrekte Zuordnung von Prüfmittel, Kunden, Parameter.
• Evaluation & Validierung – Automatisierte Tests prüfen, ob AI-Importschnittstellen und Formeln korrekt laufen und auch nach Updates und Modellwechseln konsistente Ergebnisse liefern.

Warum sind Guardrails im Labor wichtig?

Labore arbeiten unter akkreditierten bzw. regulierten Bedingungen (ISO 17025, GxP,...), wo jede Abweichung dokumentiert und plausibilisiert sein muss. Ein AI-System ohne Guardrails könnte zwar kreative Antworten liefern – aber keine, die den hohen Standards in Qualitätssicherung, Rückverfolgbarkeit und Audits standhalten.

Mit Guardrails gilt:

• Verlässlichkeit statt Zufall
• Transparenz über übermittelte Daten und Ergebnisse
• Sicherheit durch Zugriffsbeschränkungen und Audit Trails
• Compliance durch strukturierte, validierte Daten

Guardrails in der Labordatenbank

Die Labordatenbank integriert Guardrails bereits in der Praxis: AI Explorer nutzt Kontextsteuerung und Structured Output, um Dialoge mit der KI auf Stammdaten und Probeninformationen zu fokussieren. AI-Importschnittstellen verwandeln unstrukturierte Dokumente (PDF, E-Mail, Scan) in valide Proben, Aufträge oder Kunden – dank Guardrails sauber und reproduzierbar. Validierungs-Tools sichern die Funktionsfähigkeit von Importen und Formeln ab. Damit wird KI nicht zum unberechenbaren „Black Box“-Assistenten, sondern zum verlässlichen Werkzeug im Laboralltag.

Zusammenfassung

Guardrails sind die entscheidende Brücke zwischen AI-Innovation und Labor-Realität. Sie sorgen dafür, dass smarte Technologien in einem hochregulierten Umfeld verlässlich, nachvollziehbar und auditierbar arbeiten.

Mit der Labordatenbank setzten wir genau hier an: Die Verwendung von AI wird gelenkt und gesteuert. Wie im Labor üblich.