در یک روش انقلابی برای مبارزه با عفونت‌های انگلی در میان کودکان کنیا، یک تیم همکاری از متخصصان از یک سیستم یادگیری عمیق برای تشخیص کارآمد عفونت‌ها از طریق تجزیه و تحلیل نمونه‌های مدفوع استفاده کرده است. این نوآوری در یک مطالعه اخیر که در PLOS Neglected Tropical Diseases برجسته شده است، مورد بحث قرار گرفت.
خلاصه: متخصصان در چند اداره معرفی کرده‌اند که یک سیستم هوش مصنوعی قادر به شناسایی سریع تخم‌افتان‌های انگل در نمونه‌های مدفوع کودکان است. این پیشرفت قول داده است که با ارائه یک جایگزین تشخیصی سریع و هزینه‌ای برای جوامع با دسترسی محدود به آزمایشگاه و منابع، به جوامع کمک کند.
در مناطقی که خدمات آزمایشگاهی کم یا قابل پرداخت نیست، بسیاری از عفونت‌های انگلی شناسایی نمی‌شود. به دنبال پل کشیدن این شکاف تشخیصی، پژوهشگران یک برنامه هوش مصنوعی پیشرفته را با 1300 نمونه مدفوع از کودکان کنیایی آموزش داده‌اند و به شناسایی کرم‌های خرچنگ، کرم‌های گرد و کرم‌های شل‌دمپا هدفمند شده‌اند. این نمونه‌ها، از طریق دوربین‌های میکروسکوپی دیجیتال، برای تجزیه و تحلیل توسط هوش مصنوعی به ابر بارگذاری شد.
کارایی هوش مصنوعی در تشخیص عفونت‌ها به صورت چشمگیری بود، با نرخ تشخیص بین ۷۶٪ تا ۹۶٪، بسته به نوع تخم، در حالی که درصد خطای شناسایی کمی از ۱٪ تا ۲٪ حفظ شد. پیداهای می گویند که قابلیت انتشار گسترده این فناوری را تجربی می کند.
به ویژه، هوش مصنوعی تحلیل‌ها را تقریباً در حدود پنج دقیقه تکمیل کرد، با تفاوتی کم به دلیل سرعت بارگذاری. پژوهشگران امیدوار هستند که این برنامه هوش مصنوعی، با توجه به دسترسی آن از طریق اتصال به شبکه و هزینه نسبتاً کمتر نسبت به تکنسین‌های آزمایشگاه سنتی، ظرفیت بزرگی را برای ارتقاء اقدامات کنترل بیماری در تنظیمات با محدودیت منابع دارد.
تشخیص نوین توسعه عفونت‌های انگلی در کودکان کنیایی
در حوزه بهداشت جهانی، به ویژه در مناطق با منابع محدود مانند روستایی جنوب غرب کنیا، انتشار عفونت‌های انگلی در میان کودکان یک مسأله بهداشت عمومی مهم است. شناختچیان، چالش دسترسی محدود به تشخیصی ازپیشرفته را شناخته و با بهره‌گیری از فناوری های پیشرفته، این نیاز فوری را بررسی کردند. همانطور که در یک مطالعه منتشر شده در PLOS Neglected Tropical Diseases مشخص شده‌است، یک سیستم یادگیری عمیق در حال تغییر رویه‌های تشخیصی عفونت‌های انگلی از طریق تجزیه و تحلیل نمونه‌های مدفوع است، که به جوامعی که در دسترس خدمات آزمایشگاهی سنتی نیستند، یک شعله امید برای ارائه می‌دهد.
رفع شکاف تشخیصی بوسیله یادگیری عمیق
با آموزش یک سیستم هوش مصنوعی با بیش از 1300 نمونه مدفوع از کودکان کنیایی، پژوهشگران بر روی شناسایی پارازیت های معمول مانند کرم خرچنگ، کرم گرد و کرم شل دمپا تمرکز کردند. این پارازیت‌ها مسئول یک بار تنهایی از بیماری هستند و برای سلامت و توسعه جوامع تحت تأثیر آسیب زننده هستند. این سیستم هوش مصنوعی نوآور از تصاویری که توسط دوربین های میکروسکوپ تهیه شده اند استفاده میکند و آنها را در ابر ارزیابی میکند.
پیامدهای آن برای صنایع بایوتکنولوژی و تشخیص پزشکی بسیار زیاد است. طبق پیش بینی های بازار، اندازه بازار هوش مصنوعی در بهداشت با رشد قابل توجهی مواجه خواهد شد، که نشانگر نرخ رشد سالیانه ترکیبی بیش از 40٪ است. موفقیت این ابزار تشخیص هوش مصنوعی نشانی است برای درگیری آن در این بازار گسترده، با مزایای خاص برای بخش اپیدمیولوژی که تشخیص های سریع و دقیق برای مداخله موثر ضروری است.
عملکرد تشخیصی قابل توجه و پتانسیل بازار
با نرخ دقت بین 76٪ تا 96٪ برای انواع مختلف تخم‌افتان‌ها و حفظ نرخ مثبت بسیار پایین، عملکرد هوش مصنوعی به هر حال واقعاً امیدوار کننده است. این اعداد فرصت عمیقی را برای سیستم هوش مصنوعی ارائه می‌دهند نه تنها به عنوان یک ابزار پزشکی بلکه همچنین به عنوان یک راه حل هزینه‌ای در یک صنعت که قابلیت پرداخت یک مانع مهم برای دسترسی است.
بازار پتانسیل برای چنین راه حل های فناوری بی نهایت است، با تأکید روز افزون بر دهکده‌ای بودن بهداشت و سرمایه‌گذاری افزایشی در خدمات تشخیصی از راه دور و تله پزشکی. شرکت‌های فعال در زمینه تجهیزات پزشکی و فناوری بهداشتی احتمالاً به چنین پیشرفت هایی توجه زیادی خواهند داشت با پتانسیل انقلاب در مراقبت‌های پزشکی در بازارهای نوظهور.
چالش‌ها و توسعه‌های بیشتر
با وجود نتایج مثبت، ضروری است به بحث های کلیدی پرداخت، از جمله اطمینان از اتصال اینترنت قوی برای پردازش ابری، نگرانی های امنیتی داده ها بویژه زمانی که اطلاعات حساس بهداشتی را پردازش میکند و ادغام آن با سیستم‌های بهداشتی محلی با جریان کار و روش‌های موجود.
از آنجایی که هوش مصنوعی به نیازها، انتظارات و آینده محلی سازی مناسب میکند، باید به محیط های جغرافیایی و پروفایل های بیماری های مختلف عمده توسعه یافته است. آزمایشات میدانی گسترده و شراکت با ذینفعان محلی برای دستیابی به پذیرش گسترده و بهینه سازی تأثیر فناوری بر سلامت عمومی اساسی است.
علاوه بر این، روندهای بخش بهداشتی مانند پزشکی شخصی‌ساخته و مشارکت بیشتر بیماران در مدیریت سلامت، نشان می دهند که تشخیص هوش مصنوعی نیز ممکن است برای مدیریت بیماری‌های مزمن و مراقبت پیشگیرانه به کاربردهای خود برسد.
همانطور که این فناوری تأثیر بینی توسعه می یابد، نگهداری پیگیری از پیشرفت آن برای هر دو حرفه بهداشتی و سرمایه‌گذاران احتمالی ضروری است. منابع قابل اعتماد برای چنین اطلاعاتی شامل خبرگزاری های فناوری بهداشت و وب سایت های نامدار موسسات تحقیقاتی اصلی در این زمینه است.
برای افرادی که به دنبال اطلاعات در مورد پیشرفت‌های بر جسته در صنعت تکنولوژی بهداشت هستند، منابع معتبر را می‌توان با جستجوی ساده آنلاین پیدا کرد. لطفا برای شناخت بیشتر و گزارشات به‌‌روز از ترند ها و پیش‌بینی های صنعت به وب سایت های اصلی این سازمان‌ها مراجعه کنید.
با بهره مندی از قدرت هوش مصنوعی، این دستاورد زمینه را برای یک آینده ای فراهم می کند که تشخیص های به موقع و قابل اعتماد حتی برای جوامع دچار توسل خدمات ناکافی فراهم آید، راهی برای یک جمعیت جهانی سالم را پیش می گیرد.
The source of the article is from the blog yanoticias.es