PhD-student Negar Abedini onderzoekt AI en robotisering in laboratoriumprocessen
16-06-2026
In januari is Negar Abedini gestart bij Labmicta. Als promovendus vanuit de Universiteit Twente onderzoekt zij toepassingen van AI, datagedreven procesoptimalisatie en robotisering binnen onze laboratoriumprocessen. Negar behaalde in Iran haar bachelor toegepaste wiskunde. In Nederland rondde ze haar master toegepaste wiskunde af aan de VU Amsterdam, met een specialisatie in data science en optimalisatie.
Praktische omgeving
In haar zoektocht naar een geschikte plek voor haar PhD-onderzoek kwam Negar bij Labmicta terecht: “Hier kan ik mijn ideeën direct testen in een praktische omgeving. Het biedt me de mogelijkheid om een vraagstuk uit de medische wereld op een wiskundige manier te benaderen om processen te verbeteren en knelpunten aan te pakken. Ook de samenwerking tussen verschillende disciplines bij Labmicta maakt dit voor mij de ideale plek voor mijn PhD.”
Analyse van huidige situatie
Haar onderzoek vindt plaats op onze afdeling bacteriologie. Negar richt zich nu op het begrijpen van de labprocessen. Hoe gaan de samples door het proces? Welke knelpunten zijn er? En waar ontstaat vertraging? Negar: “Ik verzamel veel data die ik nodig heb om een analyse te maken van de huidige situatie. Daarbij kijk ik niet alleen naar het geautomatiseerde deel van het werk, maar ook het handmatige. Als ik alle werkprocessen en daarmee de knelpunten in kaart heb, pas ik wiskundige modellen met allerlei variabelen en parameters toe. De output wordt input voor het herontwerpen van het proces.”
Workflow in balans
Negar ziet daarnaast veel kansen voor AI om het werk in het lab te ondersteunen, bijvoorbeeld door processen nauwkeuriger en efficiënter te maken en repetitieve taken te verminderen. Negar: “Ik ben er niet om het werk op het lab te veranderen, maar om te helpen om het werk efficiënter in te richten. Het uiteindelijke doel is niet alleen snellere uitslagen, maar ook het verminderen van werkdruk op het lab. Door het proces te herzien en efficiënter in te richten, voorkomen we grote pieken in de toestroom van samples en brengen we de workflow meer in balans. Daardoor kun je taken verdelen gebaseerd op capaciteit en efficiëntie en je tijd nuttiger gebruiken.”
Goede begeleiding
Negar werkt met plezier aan haar onderzoek: “Labmicta is een positieve en professionele organisatie. Ik word goed geholpen en collega’s nemen de tijd om naar me te luisteren. Daarnaast krijg ik goede begeleiding. Senior analist Monique helpt me om de processen en de testen in het lab te begrijpen. Arts-microbioloog Arnold geeft me de medische duiding en zorgt ervoor dat wat we uiteindelijk gaan aanpassen ook het beste is voor de patiënt. Verder zijn er natuurlijk het management en de directie met wie ik afstem over mijn bevindingen en de voortgang van mijn onderzoek.”
Symposium
Wanneer Negar niet bij Labmicta is, volgt ze wiskundecolleges op de UT, krijgt ze PHD-training en bespreekt ze haar onderzoekstraject met haar promotor. Onlangs sprak Negar op het symposium over laboratoriumprocesoptimalisatie op de UT. Daar belichtte zij hoe data-analyse en modellering kunnen helpen om workflowgedrag, wachttijden en procesdynamiek beter te begrijpen.
Het PhD-traject van Negar komt voort uit de samenwerking van Labmicta en de UT om laboratoriumprocessen te optimaliseren met behulp van kunstmatige intelligentie en robotisering. Zo willen we laboratoriumdiagnostiek sneller, efficiënter en duurzamer maken. Vorig jaar was er een ondertekenmoment. Deze samenwerking wordt tevens gesteund door Menzis, de grootste zorgverzekeraar in Twente.