Künstliche Intelligenz in mikrobiologischen Laboren – Effiziente Bakterienerkennung ohne menschliches Eingreifen

Das Projekt wurde für einen Anbieter fortschrittlicher Automatisierungslösungen für mikrobiologische Labore umgesetzt. Das entwickelte KI-Tool wurde beim Endkunden implementiert – einem der zehn größten Pharmaunternehmen weltweit mit globaler Präsenz.

Im Pharmabereich sind die Qualität und Präzision mikrobiologischer Analysen von entscheidender Bedeutung. Das bisher eingesetzte System, basierend auf klassischen Bildverarbeitungsalgorithmen, konnte die strengen Anforderungen nicht erfüllen – es verwechselte häufig kleine Artefakte wie Luftblasen im Agar mit Bakterienkolonien. Diese falsch-positiven Ergebnisse führten zu verlängerten Prüfzeiten und verursachten zusätzliche Kosten durch manuelle Nachkontrollen und Wiederholungstests. Der Kunde benötigte eine präzisere, skalierbare und zuverlässige Lösung – ohne Investitionen in teure optische Hardware. 

Es wurde ein neues Bildanalysemodul auf Basis von Deep Learning entwickelt, das speziell auf die Anforderungen der industriellen Mikrobiologie zugeschnitten ist. Die Arbeiten umfassten nicht nur die Entwicklung des KI-Modells, sondern auch umfassende Unterstützung in den frühen Projektphasen:

• Detaillierte Analyse des Problems und der angestrebten geschäftlichen Ergebnisse
• Beratung zur Erfassung und Annotation von Trainingsdaten, die für die Leistung des Algorithmus entscheidend sind
• Implementierung und Training eines Detektionsmodells für Bakterienkolonien mit Deep-Learning-Methoden
• Vollständige Integration der Lösung in das bestehende System zur Umweltüberwachung im Labor

Eine wichtige Projektentscheidung war, nicht auf teure Multispektralkameras zu setzen – deren Qualität für diese Art von Analyse unzureichend war – sondern auf die Leistungsfähigkeit von KI und maschinellem Lernen.

Das implementierte System stellte einen bedeutenden Durchbruch dar – sowohl technologisch als auch operativ:

• Erhöhte Genauigkeit der Bildanalyse in Fällen, die für klassische Algorithmen schwer zu interpretieren sind (z. B. Kolonien am Rand der Petrischale, Unregelmäßigkeiten im Agar, Artefakte)
• Entfall der manuellen Probenbewertung durch Fachpersonal, was zu messbaren Kosteneinsparungen und höherer operativer Effizienz führte
• Beschleunigte Analyse und verbesserte Reproduzierbarkeit – entscheidend für Skalierung und gleichbleibende Qualitätsstandards
• Übertragbarkeit der Lösung auf andere Branchen, die präzise Bildanalysen erfordern – etwa medizinische Diagnostik, pharmazeutische Qualitätskontrolle oder industrielle Mikrobiologie

Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz wurden nicht nur technische Parameter verbessert, sondern vor allem die Zuverlässigkeit des Prozesses im Hinblick auf regulatorische und geschäftliche Anforderungen gesteigert.