Como a IA Pode Reduzir Erros na Análise de Dados segundo a ISO 17025

A gestão de dados laboratoriais é uma das áreas mais críticas para garantir a confiabilidade dos resultados — e, consequentemente, a conformidade com a ISO 17025. No entanto, em muitos laboratórios, erros humanos, interpretações ambíguas e falhas de transcrição continuam a ser fontes constantes de não conformidades.

Mas e se existisse uma forma de automatizar parte desse processo, garantindo maior precisão e rastreabilidade? É aqui que entra a Inteligência Artificial (IA).

1. ISO 17025: A base para resultados confiáveis

A ISO 17025 é a norma internacional que define os requisitos para a competência de laboratórios de ensaio e calibração. Um dos seus pilares é o controlo rigoroso de dados, incluindo:

• Rastreabilidade metrológica

• Validação de métodos

• Registo e integridade dos resultados

Neste contexto, qualquer erro na análise ou reporte de dados pode comprometer a validade do ensaio, a confiança do cliente e até a acreditação do laboratório.

2. Fontes comuns de erro na análise de dados

Mesmo com SOPs bem definidos, os laboratórios enfrentam desafios como:

• Transcrição manual de resultados entre sistemas

• Fórmulas mal configuradas em folhas de Excel

• Falhas na verificação de tendências

• Interpretação subjetiva de resultados fora de especificação

Estes erros são caros, demorados e difíceis de detetar em tempo real.

3. IA como aliada na análise de dados laboratoriais

A Inteligência Artificial pode ser aplicada em diversas etapas do ciclo laboratorial:

• Análise estatística automática com validação contínua

• Reconhecimento de padrões e tendências que escapam ao olho humano

• Geração de alertas em tempo real quando há desvios nos dados

• Interpretação de gráficos de controlo de forma preditiva

Um exemplo prático? Uma IA que analisa os resultados dos ensaios e identifica tendências de desvio antes que um equipamento precise de recalibração.

4. Vantagens práticas no contexto da ISO 17025

• ✅ Redução de erros humanos por transcrição ou análise incorreta

• ✅ Automação de relatórios com padronização conforme a norma

• ✅ Maior rastreabilidade e histórico de decisões baseadas em dados

• ✅ Suporte à decisão técnica com dados confiáveis e consistentes

• ✅ Apoio em auditorias, com evidência clara e objetiva

5. Cuidados ao implementar IA num laboratório acreditado

Apesar dos benefícios, é essencial lembrar:
a norma exige validação de todos os softwares utilizados.

Portanto:

• A IA precisa ser validada antes da utilização

• Os algoritmos não podem ser “caixas pretas” sem rastreabilidade

• O sistema deve manter logs, históricos e evidência de cálculo

• A responsabilidade da decisão continua humana

A IA ajuda, mas não substitui o julgamento técnico e o cumprimento dos requisitos normativos.

A Inteligência Artificial não é o futuro da qualidade — é o presente dos laboratórios que querem crescer com eficiência, sem comprometer a conformidade.

Integrar IA na análise de dados segundo a ISO 17025 é uma oportunidade de ouro para reduzir erros, ganhar tempo e aumentar a confiança nos resultados.

🟢 Se quiseres ver ferramentas práticas para aplicar IA na qualidade, escreve nos comentários ou explora nossos próximos artigos!