Deep Learning Algorithm havaitsee malarian valtavalla menestyksellä

vilkkuva valo mosquitoes malaria tiger hyttynen
Maailman terveysjärjestön mukaan hyttyset ovat maailman tappavin eläin, mikä tekee näistä hyönteisistä enemmän kuin pelkkiä tuholaisia ​​noin 500 miljoonalle ihmiselle joka vuosi. Heidän puremisensa voivat olla ärsyttäviä, mutta heidän kantamansa sairaudet voivat olla kohtalokkaita. Kaikista hyttysten välittämistä sairauksista malaria on ylivoimaisesti loukkaavin, ja se aiheuttaa jopa 2,7 miljoonan ihmisen kuoleman vuosittain.

Malarian havaitseminen on melko yksinkertaista länsimaisessa lääketieteessä. "Tällä hetkellä kultainen standardi tekniikka malarian diagnosoinnissa on manuaalinen mikroskooppinen värjäytyneiden verinäytteiden arviointi asiantuntevat mikroskoopit, joista on pulaa vähän resursseja vaativissa olosuhteissa", Duke Universityn biolääketieteen professori Tekniikka Adam Wax kertoi Digital Trendsille. Toisin sanoen hyvin koulutettujen ammatinharjoittajien on käytettävä paljon aikaa mikroskooppien läpi katsomiseen.

Suositellut videot

Mutta asiantuntijoista on pulaa, etenkin köyhillä alueilla, joilla malaria iskee pahiten Duken insinöörien tiimi kehitti innovatiivisen tekniikan, joka korvaa asiantuntijan algoritmi. Ne

julkaisi artikkelin tutkimuksestaan Plos One -lehdessä viime viikolla.

Aluksi tutkijat loistavat laserilla edestakaisin verinäytteen läpi holografisen kuvan rakentamiseksi. Tekniikka on melko vakio - sellainen, jota joukkue on käyttänyt vuosia. Kuvat voivat kuvata muodonmuutoksia ja erilaisia ​​​​infektion merkkejä soluissa, mutta niitä on vielä analysoitava, jotta voidaan selvittää, ovatko oireet malariaa vai jotain muuta sairautta.

Wax ja tohtoriopiskelija Han Sang Park tunnistivat 23 mittaria - kuten solujen paksuus ja epäsymmetria - jotka auttavat erottamaan tartunnan saaneet solut tartuttamattomista. Mittarit olivat hyödyllisiä, mutta vähemmän luotettavia kuin tutkijat halusivat. Yksikään niistä ei ylittänyt 90 prosentin tarkkuutta yksinään, joten he eivät pystyneet vastaamaan koulutetun lääkärin silmää mikroskoopilla. Sieltä se algoritmi tuli.

Tutkijat syöttivät tietoa tuhansista terveistä ja epäterveistä soluista syväoppimisohjelmaan, joka koulutti itse määrittääkseen, mitkä parametrit missä kynnyksissä ja mitkä yhdistelmät todennäköisimmin osoittaisivat malariaa infektio.

Tuhansien kuvien katselun jälkeen algoritmi oppi tunnistamaan malarian oikein vähintään 97 prosentilla tarkkuus ja prosessoi tuhansia soluja minuutissa purkamalla hologrammit yksinkertaistetuiksi tiedoiksi 23 mittareita. Hologrammit voidaan helposti pakata ja lähettää massana, koska algoritmi analysoi ne yksinkertaistettuja mittareita, mikä tekee tekniikasta käyttökelpoisen vähän resursseja käyttävillä alueilla, joilla Internet-yhteys yleensä on täplikäs.

Vaikka Wax and Park -instrumentit onnistuivatkin, ne soveltuivat parhaiten laboratorioihin. He ovat sittemmin kehittäneet kannettavan ja edullisemman version, jota voidaan käyttää kentällä ja joka maksaa noin 500 dollaria.

Toimittajien suositukset

  • Tämä uusi Photoshop-työkalu voi tuoda tekoälyn taikaa kuviisi
  • Optiset illuusiot voivat auttaa meitä rakentamaan seuraavan sukupolven tekoälyä
  • Star Trek -fani väärensi Next Generation aikakauden tiedot uuteen Picard-sarjaan
  • Uusien lääkkeiden suunnittelu vie vuosia, mutta A.I. voisi auttaa vähentämään sen päiviin
  • Deepfake-metsästys A.I. voi auttaa torjumaan valeuutisten uhkaa

Päivitä elämäntapasiDigital Trends auttaa lukijoita pysymään tekniikan nopeatempoisessa maailmassa uusimpien uutisten, hauskojen tuotearvostelujen, oivaltavien toimitusten ja ainutlaatuisten kurkistusten avulla.