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Software y automatización para flujos de laboratorio

Muéstrame el trabajo repetitivo que hacen tus científicos y te diré si podemos automatizarlo.

Tor Brager-Larsen, Fundador

Pelushka's Lab construye software y automatización práctica para flujos de trabajo de laboratorio repetitivos, desde el análisis de imágenes y el procesamiento de datos científicos hasta los reportes, la bioinformática y las herramientas internas de laboratorio.

Ver nuestra introducción
Análisis de imágenesAutomatización de datosReportesBioinformática
Introducción

Mira cómo trabajamos

Del flujo de trabajo científico al cuello de botella y a la automatización práctica.

Una introducción a Pelushka's Lab

Empezamos con el flujo de trabajo, encontramos el trabajo repetitivo y construimos el software para automatizarlo.

Muéstranos tu flujo
Qué podemos automatizar

¿Qué hacen tus científicos a mano?

Los laboratorios generan datos sofisticados. El trabajo que rodea esos datos suele estar mucho menos automatizado. Buscamos los pasos repetitivos que consumen tiempo científico y determinamos si pueden convertirse en software.

Revisión de imágenesCientos de imágenes contadas o clasificadas a mano
Cuantificación automatizada de imágenes
Automatización posible
Limpieza de datosExportaciones CSV y Excel limpiadas a mano
Procesamiento automatizado de datos
Automatización posible
Análisis recurrenteLos mismos cálculos en cada experimento
Pipeline de análisis reproducible
Automatización posible
ReportesResultados copiados, formateados y graficados a mano
Generación automatizada de reportes
Automatización posible
Seguimiento de muestras y experimentosInformación dispersa en hojas de cálculo
Herramienta interna ligera
Automatización posible
Búsqueda de protocolosBuscando en carpetas y PDFs
Conocimiento de laboratorio consultable
Automatización posible
Servicios

Si te muestro mi flujo, ¿qué podrías construir?

Estos son ejemplos del software que construimos. La empresa no se limita a esta lista. La idea es más simple: muéstranos el flujo.

01

Análisis de imágenes

Automatiza el recuento, la clasificación, la puntuación y la cuantificación a partir de imágenes de laboratorio.

Ejemplos
  • Recuento de células
  • Detección de objetos
  • Puntuación de ensayos
  • Cuantificación de microscopía
Qué construimos

Scripts de procesado de imágenes, pipelines por lotes y exportación de mediciones.

02

Automatización de datos

Limpia, transforma, valida y estructura datos científicos de software e exportaciones de instrumentos ya existentes.

Ejemplos
  • Limpieza de CSV y Excel
  • Normalización de esquemas
  • Validación de datos
  • Marcas de control de calidad
Qué construimos

Pipelines automatizados que convierten exportaciones brutas en datos listos para analizar.

03

Reportes

Convierte cálculos recurrentes, controles de calidad, gráficos y formatos en flujos de reportes automatizados.

Ejemplos
  • Plantillas estandarizadas
  • Resúmenes de control de calidad
  • Gráficos
  • Salidas en PDF y Excel
Qué construimos

Generadores de reportes que se ejecutan según horario o a demanda.

04

Bioinformática

Construye pipelines reproducibles y flujos de análisis a medida para datos de secuenciación y moleculares.

Ejemplos
  • Análisis de RNA-seq
  • Análisis de datos de qPCR
  • Análisis de secuencias
  • Control de calidad de datos
Qué construimos

Pipelines reproducibles construidos con herramientas como R, Python y software bioinformático habitual.

05

Herramientas de laboratorio

Construye aplicaciones internas ligeras para muestras, experimentos, paneles, entrada de datos y gestión de flujos.

Ejemplos
  • Rastreadores de muestras
  • Paneles de experimentos
  • Bases de datos internas
  • Herramientas de entrada de datos
Qué construimos

Aplicaciones pequeñas que se ajustan al flujo que ya tienes.

06

Herramientas de conocimiento científico

Haz que los protocolos, los SOP y la documentación interna sean más fáciles de buscar y usar.

Ejemplos
  • Búsqueda de protocolos
  • Preguntas y respuestas sobre protocolos
  • Referencias a fuentes
  • Verificación humana
Qué construimos

Sistemas de conocimiento consultables sobre tus propios documentos.

Ejemplos

Cómo podría ser la automatización

Ejemplos ilustrativos del tipo de software que construimos. Son ejemplos de flujo, no proyectos ya terminados para clientes.

Ejemplo de flujo / Caso de uso ilustrativo

Análisis manual de imágenes

Antes

El científico revisa cientos de imágenes y anota las mediciones a mano.

Automatización

El software procesa el conjunto de imágenes y extrae las mediciones relevantes.

Después

Resultados estructurados listos para revisar y analizar.

De exportación de instrumento a reporte

Antes

Exportar datos, limpiar la hoja, calcular resultados, hacer gráficos, dar formato al reporte.

Automatización

Procesamiento de datos, validación, cálculos, control de calidad, generación del reporte.

Después

Un flujo repetible que produce una salida estandarizada.

Bioinformática recurrente

Antes

El analista repite manualmente el mismo análisis para cada dataset.

Automatización

Pipeline estandarizado reproducible.

Después

Análisis, control de calidad y salida consistentes.

Búsqueda de protocolos de laboratorio

Antes

Buscar en carpetas compartidas y PDFs el procedimiento correcto.

Automatización

Un sistema consultable sobre los propios documentos del laboratorio.

Después

Haz una pregunta y recupera el material de origen relevante.

Cómo funciona

Muéstranos el flujo. Encontraremos la repetición.

No necesitas traer una especificación. Trae el problema y nosotros identificaremos dónde encaja la automatización.

01

Muéstranos el flujo

Aprendemos cómo trabaja tu equipo hoy.

02

Encuentra la repetición

Identificamos los pasos manuales, repetitivos, propensos a errores o ineficientes.

03

Construye la automatización

Creamos software alrededor del flujo que ya usas.

04

Valida con tu equipo

Los científicos revisan la salida y determinan si funciona en la práctica.

05

Despliega y amplía

La solución pasa a formar parte del flujo e identificamos nuevas oportunidades.

Por qué este enfoque

La automatización se encarga de la repetición. Los científicos, del criterio.

Empezamos con el flujo que ya tienes, usamos la tecnología fiable más sencilla y dejamos las decisiones científicas en tu equipo.

01

Trabaja con lo que ya tienes

Mejoramos los flujos de trabajo existentes en lugar de exigir sustituir sistemas por completo.

02

Empieza por el cuello de botella

Atacamos el trabajo repetitivo concreto en lugar de vender software innecesario.

03

Usa la tecnología más sencilla

Elegimos las herramientas según el problema y usamos IA solo cuando aporta una ventaja práctica.

04

Construye de forma práctica

Empieza por un flujo. Demuestra el valor. Y amplía a partir de ahí.

La automatización puede
  • Detectar
  • Organizar
  • Calcular
  • Clasificar
  • Procesar
  • Redactar
Los científicos
  • Revisan
  • Validan
  • Aprueban
  • Rechazan
  • Anulan
Dónde encajamos en el flujo

Tus instrumentos ya producen los datos.Nosotros automatizamos lo que viene después.

De las imágenes y las exportaciones de instrumentos al control de calidad, el análisis y los reportes, Pelushka's Lab trabaja con los datos y los flujos que tu laboratorio ya genera. No sustituimos tus instrumentos. Automatizamos el trabajo repetitivo que los rodea.

Paso automatizado
Paso manual / cuello de botella
Capa Pelushka
Humano en el circuito
05

ETAPA 05: DATOS

5 de 8
01. Tu paso de laboratorio

El trabajo que tu laboratorio ya realiza

Herramientas habituales en este paso

Almacenamiento conectado a la red del laboratorio, lago de datos en la nube, almacenes de objetos

Los datos de medición crudos, los registros de sensores y los manifiestos de placa convergen en infraestructura compartida.

Estado: paso de laboratorio existente
02. El trabajo repetitivo

Donde el esfuerzo manual frena el flujo

Cuello de botella: Datos fragmentadosTrabajo repetitivo

Silos de esquemas no estructurados

Las tablas de medición, las carpetas de imágenes crudas y los manifiestos de placa existen en directorios desconectados con sistemas de coordenadas inconsistentes y metadatos de lote incompletos.

Consecuencia principal: esfuerzo manual y tiempo perdido
03. Software de Pelushka's Lab

Automatización construida alrededor de tu flujo

Pipeline de normalización semántica automatizado

Asigna salidas heterogéneas de máquinas a esquemas columnares estandarizados, vinculando cada píxel y puntuación de intensidad con el identificador de muestra y las condiciones de corrida de origen.

AutomatizaciónAlinea automáticamente esquemas tabulares dispares y normaliza dimensiones de unidades
Revisión del científicoEl responsable de datos audita las definiciones de ontología y las clasificaciones de gobernanza
Revisión con humano en el circuito preservada
ENTRADA: Salidas heterogéneas de instrumentos y archivos de imagen crudos
SALIDA: Lago de datos biotabular particionado e indexado
ESPECIFICACIÓN: Apache Parquet / Arrow IPC con sumas de verificación SHA-256

Funciona con tus herramientas actuales

Construido en torno a los datos, archivos y software que tu laboratorio ya usa, sin exigir sustituir sistemas por completo.

Reproducible por diseño

Cada paso y transformación queda rastreada para que los resultados que generas hoy puedan reproducirse mañana.

Los científicos mantienen el control

La automatización detecta, organiza, calcula y redacta. Los científicos revisan, aprueban, rechazan o anulan cualquier paso.

Cómo crecemos

De un cuello de botella a la infraestructura del laboratorio

Encuentra un cuello de botella, construye la solución, valídala y aprende de ella. Con el tiempo, las automatizaciones exitosas se convierten en infraestructura reutilizable.

01

Una tarea repetitiva

Encontramos un único cuello de botella y construimos software para eliminarlo.

02

Una automatización

La solución pasa a formar parte del flujo y demuestra su valor en la práctica.

03

Infraestructura conectada

Varias automatizaciones probadas pueden, con el tiempo, convertirse en una capa de datos de laboratorio conectada.

Tecnología

Usa la tecnología más sencilla que resuelve el problema

Elegimos las herramientas según el cuello de botella, no al revés. La IA es una opción, no la opción por defecto.

DatosPython, R, SQL y datos científicos estructurados.
AnálisisProcesado de imágenes, análisis estadístico, bioinformática y aprendizaje automático cuando es útil.
AutomatizaciónOrquestación de flujos, procesamiento por lotes, APIs y tareas programadas.
IAClasificación, extracción, recuperación y análisis asistido cuando aporta un valor medible.
Revisión humanaLa validación, la aprobación y la anulación permanecen con tus científicos.
Muéstranos tu flujo

Solicita una evaluación gratuita de tu flujo

Cuéntanos qué hacen tus científicos a mano hoy. Buscaremos las partes que pueden automatizarse.