试剂用量预测与智慧管理平台

通过试剂用量的预测,能够有效地管理实验室试剂,对于一定周期内的试剂预存储量的掌控具有重要意义。为解决检验试剂用量难以精准掌握的问题,文章提出了一种基于深度学习的神经网络模型,并在真实数据集上进行了验证性实验,将其成功整合到试剂管理系统中。利用这一系统,实验室管理者可以及时获取试剂的使用情况,准确预测试剂需求量,从而及时储备检验试剂,提高检验效率的同时减少试剂的超期和浪费情况。