Algoritma Pembelajaran Mendalam Mendeteksi Malaria dengan Sukses Besar

lampu kilat nyamuk nyamuk macan malaria
Nyamuk adalah hewan paling mematikan di dunia, menurut Organisasi Kesehatan Dunia, menjadikan serangga ini lebih dari sekadar hama bagi sekitar 500 juta orang setiap tahunnya. Gigitannya mungkin menjengkelkan tetapi penyakit yang dibawanya bisa berakibat fatal. Dari semua penyakit yang ditularkan nyamuk, malaria adalah penyakit yang paling menyerang, menyebabkan kematian sebanyak 2,7 juta orang setiap tahunnya.

Mendeteksi malaria cukup mudah dalam pengobatan barat. “Saat ini, teknik standar emas untuk mendiagnosis malaria adalah evaluasi mikroskopis manual dengan menggunakan apusan darah ahli mikroskop yang kekurangan pasokan di lingkungan dengan sumber daya rendah,” Profesor Biomedis Universitas Duke Rekayasa Lilin Adam mengatakan kepada Tren Digital. Dengan kata lain, praktisi yang terlatih harus menghabiskan banyak waktu untuk melihat melalui mikroskop.

Video yang Direkomendasikan

Namun jumlah ahli yang ada sangat sedikit, terutama di daerah miskin dimana penyakit malaria paling parah menyerang tim insinyur Duke merancang teknik inovatif yang menggantikan ahli dengan seorang algoritma. Mereka

menerbitkan makalah tentang studi mereka di jurnal Plos One minggu lalu.

Untuk memulainya, para peneliti menyorotkan laser bolak-balik melalui sampel darah untuk membuat gambar holografik. Tekniknya cukup standar — teknik yang telah digunakan tim selama bertahun-tahun. Gambar tersebut dapat menggambarkan deformasi dan berbagai tanda infeksi pada sel, namun tetap perlu dianalisis untuk menentukan apakah gejala tersebut merupakan penyakit malaria atau penyakit lain.

Mahasiswa wax dan doktoral Han Sang Park mengidentifikasi 23 metrik – seperti ketebalan dan asimetri sel – yang membantu membedakan sel yang terinfeksi dari sel yang tidak terinfeksi. Metrik tersebut membantu tetapi kurang dapat diandalkan dibandingkan yang diinginkan para peneliti. Tak satu pun dari mereka yang melebihi akurasi 90 persen, sehingga mereka tidak dapat mencocokkan mata seorang praktisi terlatih dengan mikroskop. Di sinilah algoritma berperan.

Para peneliti memasukkan data ribuan sel sehat dan tidak sehat ke dalam program pembelajaran mendalam yang dilatih sendiri untuk menentukan parameter mana yang memiliki ambang batas dan kombinasi mana yang paling mungkin menandakan penyakit malaria infeksi.

Setelah melihat ribuan gambar, algoritma tersebut belajar mendeteksi malaria dengan benar dengan setidaknya 97 persen akurasi dan memproses ribuan sel per menit dengan mendekonstruksi hologram menjadi data yang disederhanakan pada 23 metrik. Hologram dapat dengan mudah dikemas dan dikirim dalam jumlah besar, karena algoritme menganalisisnya metrik yang disederhanakan, membuat teknik ini dapat diterapkan di wilayah dengan sumber daya rendah yang cenderung memiliki koneksi internet jerawatan.

Meskipun berhasil, instrumen yang dibuat oleh Wax and Park paling cocok untuk laboratorium. Mereka kemudian mengembangkan versi portabel dan lebih terjangkau yang dapat digunakan di lapangan dan berharga sekitar $500.

Rekomendasi Editor

  • Alat Photoshop baru ini dapat menghadirkan keajaiban AI pada gambar Anda
  • Ilusi optik dapat membantu kita membangun AI generasi berikutnya
  • Seorang penggemar Star Trek memalsukan Data era Generasi Berikutnya ke dalam seri Picard baru
  • Merancang obat baru membutuhkan waktu bertahun-tahun, tetapi A.I. dapat membantu menguranginya hingga berhari-hari
  • A.I. dapat membantu melawan ancaman berita palsu

Tingkatkan gaya hidup AndaTren Digital membantu pembaca mengawasi dunia teknologi yang bergerak cepat dengan semua berita terkini, ulasan produk yang menyenangkan, editorial yang berwawasan luas, dan cuplikan unik.