U revolucionarnom pristupu borbi protiv parazitskih infekcija među djecom u Keniji, tim stručnjaka je koristio sustav dubinskog učenja za učinkovitu dijagnozu infekcija analizom uzoraka stolice. Ova inovacija je raspravljena u nedavnoj studiji istaknutoj u PLOS Neglected Tropical Diseases.
Sažetak: Stručnjaci iz više institucija su predstavili umjetni inteligentni sustav koji brzo identificira jajašca parazitskih crva u uzorcima stolice djece. Ovaj napredak obećava pomoć zajednicama s ograničenim pristupom laboratoriju i resursima nudeći brzu i ekonomičnu dijagnostičku alternativu.
U regijama gdje su laboratorijske usluge oskudne ili nedostupne, mnoge parazitske infekcije ostaju nedijagnosticirane. Nastojeći smanjiti ovu dijagnostičku prazninu, istraživači su trenirali sofisticiranu aplikaciju umjetne inteligencije s 1.300 uzoraka stolice djece iz Kenije, ciljajući identifikaciju kukaca, glista i trakavica. Ti uzorci, digitalizirani putem mikroskopskih kamera, postavljeni su u oblak kako bi bili analizirani od strane umjetne inteligencije.
Učinkovitost AI u dijagnosticiranju infekcija bila je impresivna, s stopama otkrivanja između 76% i 96%, ovisno o vrsti jajašaca, uz održavanje niske stope lažnih identifikacija od 1% do 2%. Rezultati sugeriraju izvedivost za široku terensku primjenu ove tehnologije.
Impresivno, AI je završio analize za otprilike pet minuta, s nešto varijacije zbog brzine prijenosa podataka. Istraživači su optimistični da ova AI aplikacija, s obzirom na dostupnost putem mrežne veze i pristupačnost u usporedbi s tradicionalnim laboratorijskim tehničarima, ima veliki potencijal za unapređenje napora kontrole bolesti u postavkama s ograničenim resursima.
The source of the article is from the blog hashtagsroom.com