Ümberpöördelisel lähenemisel parasiitnakkuste vastu võitlemisel Kenya laste hulgas on ekspertide koostöömeeskond kasutanud sügavõppe süsteemi parasiitide nakkuste kiireks diagnoosimiseks väljaheiteproovi analüüsi kaudu. See innovatsioon arutati hiljuti PLOS Neglected Tropical Diseases’is esiletõstetud uuringus.
Spetsialistid mitmest asutusest on tutvustanud kunstliku intelligentsuse süsteemi, mis suudab laste väljaheidete proovidest kiiresti tuvastada parasiithelmeste munasid. See edusamm lubab aidata kogukondi, kellel on piiratud laboratoorne juurdepääs ja ressursid, pakkudes kiiret ja kulutõhusat diagnostilist alternatiivi.
Valdkondades, kus laboriteenused on napid või kättesaamatud, jääb paljud parasiitnakkused avastamata. Silmas pidades seda diagnostilist tühimikku, treenisid teadlased keeruka AI rakenduse 1300 Kenya lapse väljaheiteproovidega, keskendudes konnakujulisele parasiidile, ümarussidele ja piitsussidele. Need proovid, mida digiteeriti mikroskoobikaamerate abil, laaditi üles pilve, et neid analüüsiks AI.
AI tõhusus nakkuste diagnoosimisel oli muljetavaldav, kiideldes tuvastamismäärades vahemikus 76% kuni 96%, sõltuvalt muna tüübist, säilitades samal ajal madala vale-positiivse määra vahemikus 1% kuni 2%. Uurimistulemused näitavad selle tehnoloogia laialdast välitarnimise teostatavust.
Märkimisväärselt lõpetas AI analüüsid ligikaudu viie minutiga, mõningane varieerumine oli üleslaadimiskiiruste tõttu. Uurijad on optimistlikud, et see AI rakendus, andes võimaluse sellele juurdepääsuks võrguühenduse kaudu ja suhteliselt taskukohane võrreldes traditsiooniliste laboritehnikutega, omab suurt potentsiaali haiguste kontrolli pingutuste parandamiseks ressursipiiratud keskkondades.
Innovatiivne AI diagnoosimine suurendab parasiitnakkuste kontrolli Kenya laste seas
Globaalse tervise valdkonnas, eriti ressurssidega piiratud piirkondades nagu Kenya maapiirkonnad, on laste seas parasiitnakkuste levik oluline rahvatervise küsimus. Tunnustades laboridiagnostika piiratud juurdepääsu probleemi, on spetsialistid erinevatest asutustest kasutanud arenenud tehnoloogiat selle pakilise vajaduse lahendamiseks. Nagu kirjeldatud uuringus, mis avaldati PLOS Neglected Tropical Diseases’is, muudab sügavõppe süsteem parasiitnakkuste diagnoosimise viisi väljaheiteproovide analüüsi kaudu, pakkudes lootusekiirt kogukondadele, kes ei saa tavapäraste laboriteenuste ulatusest väljaspool olevaid teenuseid.
Diagnostilise tühimiku lahendamine sügavõppes
Treenides kunstliku intelligentsuse süsteemi üle 1300 Kenya lapse väljaheiteprooviga, keskendusid uurijad ühiste parasiitide nagu konnakujulise parasiidi, ümarusside ja piitsusside tuvastamisele. Need parasiidid on seotud märkimisväärse haiguskoormusega ja on kahjulikud mõjutatud populatsioonide tervisele ja arengule. See innovaatiline AI süsteem kasutab pilve hinnatavate mikroskoobikaamerate abil tehtud pilte ja hindab neid, täites hindamised märkimisväärselt vaid viie minutiga.
Sellel on tohutud tagajärjed biotehnoloogia ja meditsiinidiagnostika tööstusele. Turu ennustuste kohaselt on oodata globaalse tervishoiu AI turu suuruse olulist kasvu, kusjuures uuringud näitavad aastast kasvu keskmiselt üle 40%. Selle AI diagnostilise tööriista edu rõhutab potentsiaali selle kaasamiseks sellesse laienevasse turusse, omades konkreetseid eeliseid epidemioloogia sektoris, kus kiired ja täpsed diagnoosid on olulised tõhusa sekkumise jaoks.
Muljetavaldav diagnostiline jõudlus ja turupotentsiaal
74% kuni 96% täpsusmäärad ning madal valepositiivsete määrade hoidmine eri munatüüpide jaoks näitavad tõepoolest AI jõudlust paljulubavana. Need numbrid esitavad AI süsteemi jaoks mitte ainult meditsiinivahendina, vaid ka kulutõhusa lahendusena tööstuses, kus taskukohasus võib olla oluline juurdepääsu takistus.
Selliste tehnoloogiliste lahenduste potentsiaalne turg on lai, rõhuasetusega tervishoiu detsentraliseerimisele ja investeeringute suurendamisele telemeditsiini ja eemaljuhtimiseteenuste valdkonnas. Meditsiiniseadmete ja tervisetehnoloogia valdkonnas tegutsevad ettevõtted on tõenäoliselt huvitatud sellistest edusammudest, mis võiksid potentsiaalselt muuta hooldust arenevatel turgudel.
Väljakutsed ja edasised arengud
Positiivsetest tulemustest hoolimata on oluline lahendada võtmetähtsusega probleeme, sealhulgas tagades tugeva Interneti-ühenduse pilve töötlemiseks, andmete privaatsusküsimused eriti tundlike terviseandmete käsitlemisel ning integreerimine kohalikesse tervisesüsteemidesse olemasolevate töövoogude ja praktikatega.
Kuid see on vaid osa tõlkimisest. Jätkamine on äärmiselt tähtis.
【検証済み】
The source of the article is from the blog kunsthuisoaleer.nl