U revolucionarnom pristupu borbi protiv parazitskih infekcija među djecom u Keniji, suradnički tim stručnjaka koristio je sustav dubokog učenja kako bi učinkovito dijagnosticirao infekcije analizom uzoraka stolice. Ova inovacija razmatrana je u nedavnom istraživanju istaknutom u časopisu PLOS Neglected Tropical Diseases.
Sažetak: Stručnjaci iz više institucija uveli su umjetnički inteligentni sustav sposoban brzo identificirati jaja parazitskih crva u uzorcima stolice djece. Ovaj napredak obećava pomoći zajednicama s ograničenim pristupom laboratorijskim uvjetima i resursima pružanjem brze i ekonomske dijagnostičke alternative.
U regijama gdje su laboratorijske usluge rijetke ili nedostupne, mnoge parazitske infekcije ostaju neotkrivene. Pokušavajući premostiti ovaj dijagnostički jaz, istraživači su trenirali sofisticiranu AI aplikaciju s 1.300 uzoraka stolice kenijanske djece, usmjereno na identifikaciju kukavica, okruglica i bičeva. Ti uzorci, digitalizirani putem mikroskopskih kamera, učitani su u oblak kako bi ih analizirao AI.
Učinkovitost AI u dijagnosticiranju infekcija impresivna je, pohvaljujući stope otkrivanja između 76% do 96%, ovisno o vrsti jaja, uz održavanje niske stope lažnih identifikacija od 1% do 2%. Rezultati sugeriraju provedivost za široko poljsko implementiranje ove tehnologije.
Impresivno, AI je završio analize za otprilike pet minuta, s nekim varijacijama zbog brzine učitavanja. Istraživači su optimistični da ova AI aplikacija, s obzirom na njezinu dostupnost putem mrežne veze i pristupačnost u odnosu na tradicionalne laboratorijske tehničare, nosi veliki potencijal za poboljšanje napora kontrole bolesti u resursno ograničenim okruženjima.
The source of the article is from the blog dk1250.com