U revolucionarnom pristupu borbi protiv parazitarnih infekcija među djecom u Keniji, suradnički tim stručnjaka koristi sustav dubokog učenja kako bi učinkovito dijagnosticirali infekcije analizom uzoraka stolice. Ova inovacija razmatrana je u nedavnoj studiji istaknutoj u PLOS Neglected Tropical Diseases.
Sažetak: Stručnjaci iz više institucija predstavili su umjetnu inteligenciju koja je sposobna brzo identificirati jaja parazitskih crva u uzorcima stolice djece. Ovaj napredak obećava pomoći zajednicama s ograničenim pristupom laboratorijima i resursima nudeći brzu i ekonomičnu dijagnostičku alternativu.
U regijama gdje su laboratorijske usluge rijetke ili nedostupne, mnoge parazitske infekcije ostaju nedijagnosticirane. Nastojeći premostiti taj dijagnostički jaz, istraživači su obučili sofisticiranu AI aplikaciju s 1,300 uzoraka stolice kenijanske djece, ciljajući identifikaciju kukavice, glista i trakavice. Ti uzorci, digitalizirani putem mikroskopskih kamera, uploadani su u oblak radi analize od strane AI.
Učinkovitost AI-a u dijagnosticiranju infekcija bila je impresivna, s stopama otkrivanja između 76% do 96%, ovisno o vrsti jaja, uz održavanje niske stope pogrešnih identifikacija od 1% do 2%. Rezultati sugeriraju provedivost široke terenske primjene ove tehnologije.
Impresivno, AI je završio analize u otprilike pet minuta, s određenom varijacijom zbog brzine uploada. Istraživači su optimistični da ova AI aplikacija, s obzirom na pristupačnost putem mrežne veze i pristupačnost u usporedbi s tradicionalnim laboratorijskim tehničarima, ima veliki potencijal za unapređenje napora u kontroli bolesti u resursima ograničenim okruženjima.
The source of the article is from the blog portaldoriograndense.com