To je ideja iza novog rada koji su proveli mikrobiolozi u Medicinskom centru Beth Israel Deaconess (BIDMC), nastavnoj bolnici na Harvard Medical School. Tamošnji su istraživači razvili mikroskop koji je poboljšan tehnologija strojnog učenja pomoći u dijagnosticiranju potencijalno smrtonosnih infekcija krvi, uvelike poboljšavajući izglede pacijenata za preživljavanje u tom procesu.
Preporučeni videozapisi
“Kad netko ima infekciju u bolnici, uzorci pacijenata se šalju u mikrobiološki laboratorij, gdje se postavlja dijagnoza,” dr. James Kirby, ravnatelj Laboratorija za kliničku mikrobiologiju na BIDMC-u i izvanredni profesor patologije na Harvard Medical School, rekao je za Digital Trends. “Postoje različite vrste infekcija uključujući
bakterijski, gljivice i paraziti. To mogu biti infekcije krvotoka, infekcije mokraćnog sustava, upala pluća ili proljev. Uzorak bolesnika pod mikroskopom pregledava mikrobiološki tehnolog, koji prepoznaje oblike, boje i uzorke organizama te određuje klasu ili vrstu uzročnika infekcije. Ove ključne informacije koriste liječnici za odabir učinkovitog liječenja.”Zašto onda koristiti umjetnu inteligenciju (A.I.)? Razlog je taj što su potrebne godine da se postane stručnjak koji može točno i dosljedno prepoznati mikrobe. Također je potrebno puno vremena da se pregleda uzorak - nešto što je sve manje lako učiniti u prometnim modernim laboratorijima. Kako bi stvorili visokotehnološku alternativu, istraživači su trenirali konvolucionarnu neuronsku mrežu da prepozna uzročnike infekcije u uzorcima pacijenata pokazujući joj 100.000 slika za obuku. U testovima je bio nevjerojatnih 95 posto točan u postavljanju dijagnoza.
“Možemo zamisliti A.I. koji postavlja primarnu dijagnozu nakon što prođe punim tempom obuke i postane stručnjak,” nastavio je Kirby. „Međutim, jedna stvar zbog koje smo stvarno uzbuđeni je nešto što zovemo 'tehnološka pomoć'. Ideja je kombinirati vještine mikrobiološki tehnolog i A.I. Točnije, automatizirani mikroskop će snimiti stotine slika iz uzorka pacijenta. A.I. program bi zatim identificirao odabrane slike koje sadrže mikrobe i predstavio ih tehnologu na zaslonu računala s predloženom dijagnozom. Tehnolog bi potom skenirao slike na ekranu i potvrdio dijagnozu. Mikrobi su često vrlo rijetki u uzorcima i tehnologu može trebati dosta vremena da identificira mikrobe na standardni ručni način. Pomoć tehnologa smanjila bi vrijeme tehnologa potrebno za dijagnozu na sekunde.”
Dokument koji opisuje projekt bio je nedavno objavljen u Journal of Clinical Microbiology.
Preporuke urednika
- Pročitajte jezivo lijepe 'sintetičke spise' umjetne inteligencije. koji misli da je Bog
- Kako USPS koristi Nvidia GPU i A.I. za praćenje nestale pošte
- Zašto bi učenje robota igranju skrivača moglo biti ključ za AI sljedeće generacije
- BigSleep A.I. je poput Google pretraživanja slika za slike koje još ne postoje
- Pametan novi A.I. sustav obećava da će trenirati vašeg psa dok ste odsutni od kuće
Nadogradite svoj životni stilDigitalni trendovi pomažu čitateljima da prate brzi svijet tehnologije sa svim najnovijim vijestima, zabavnim recenzijama proizvoda, pronicljivim uvodnicima i jedinstvenim brzim pregledima.
