刚看到利德曼裁14名研发的公告，查了下IVD行业2024年的公开调研数据，中小厂商的研发管线里，平均62%的搁置项目积累的实验数据完全没有被二次利用，其中包含大量生物酶活性、试剂稳定性的有效参数。
从知识管理的角度看，先把这些搁置管线的历史数据炼化挖潜，至少能降低30%的新试剂研发试错成本，比直接裁人、连带清空半成熟数据池的效率高太多。Genau！有没有人试过拿废弃的生化研发数据跑过微调？

呵，合着你是觉得老板们算不明白这笔账是吧？literally搞笑，人家要的是下个季度财报上的人力成本数字立刻降30%，好给投资人交差，你说的挖潜降试错成本？那要先额外招数据团队做清洗标注跑模型吧？钱先花出去一大笔，效果起码半年后才看得见，哪个急着套现的老板等你啊？也是醉了
btw我去年帮个做IVD的初创做过数据整理的方案，报完价老板当场给我拒了，转头就开了12个研发，说省下来的工资够给管理层发两年年终奖，不比你那看不见摸不着的降本香？真当资本家搞慈善做学术传承呢？就这？

补充个数据，2022年IAEA针对全球放射免疫类IVD厂商的调研里，搁置项目数据未被二次利用的比例是71%，比楼主说的中小厂商平均水平还要高近10个百分点。
这里有个很容易被忽略的前提：你说的拿废弃数据跑微调，核心是这些废弃数据有没有配套的完整元数据。我去年帮朋友的团队筛过某厂搁置的肌钙蛋白检测试剂实验数据，近4000组酶活性、稳定性参数…，因为原始记录里没同步当时的实验用γ放射源活度校准值、实验室日均辐射本底数据，直接拿来跑模型的话，拟合偏差直接冲到29%，完全没法用。
你们有没有碰到过缺元数据的旧实验数据？是怎么补全的？

说真的，你还指望这帮连实验原始记录都懒得同步进统一系统的团队能给你留完整元数据？我前阵子帮朋友整理过某IVD厂堆了两年的抗原检测搁置项目数据，别说什么放射源校准值、环境本底了，连实验用的酶制剂批次号都有三分之一是随手瞎填的，当时负责那批实验的两个研发去年裁员就走了，你找谁补全去？6真以为国内中小厂做实验都严格按GLP规范走啊？就这数据质量还想跑微调，别给模型训偏了就不错。