Rilevare la malaria è piuttosto semplice nella medicina occidentale. “Attualmente, la tecnica gold standard per diagnosticare la malaria è la valutazione microscopica manuale degli strisci di sangue colorati microscopisti esperti che scarseggiano in contesti con poche risorse”, professore di biomedicina della Duke University Ingegneria Adamo Cera ha detto a Digital Trends. In altre parole, i professionisti ben addestrati devono trascorrere molto tempo guardando al microscopio.
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Ma gli esperti scarseggiano, soprattutto nelle regioni povere dove la malaria colpisce più duramente il team di ingegneri Duke ha ideato una tecnica innovativa che sostituisce l'esperto con un algoritmo. Essi
hanno pubblicato un articolo sul loro studio sulla rivista Plos One la settimana scorsa.Per iniziare, i ricercatori fanno passare un laser avanti e indietro attraverso un campione di sangue per costruire un’immagine olografica. La tecnica è piuttosto standard, una tecnica che il team utilizza da anni. Le immagini possono rappresentare deformazioni e vari segni di infezione nelle cellule, ma devono ancora essere analizzate per determinare se i sintomi sono di malaria o di un'altra malattia.
Il dottorando Han Sang Park ha identificato 23 parametri – come lo spessore cellulare e l’asimmetria – che aiutano a distinguere le cellule infette da quelle non infette. I parametri erano utili ma meno affidabili di quanto desiderassero i ricercatori. Nessuno di essi superava da solo la precisione del 90%, quindi non potevano eguagliare l'occhio di un professionista esperto con un microscopio. È qui che è entrato in gioco l’algoritmo.
I ricercatori hanno inserito dati su migliaia di cellule sane e malsane nel programma di apprendimento profondo, che si è allenato stesso per determinare quali parametri in quali soglie e quali combinazioni segnalerebbero molto probabilmente una malaria infezione.
Dopo aver visualizzato migliaia di immagini, l'algoritmo ha imparato a rilevare correttamente la malaria con almeno il 97%. precisione ed elabora migliaia di cellule al minuto decostruendo gli ologrammi in dati semplificati sul 23 metrica. Gli ologrammi possono essere facilmente impacchettati e trasmessi in blocco, poiché l'algoritmo li analizza su tali pacchetti metriche semplificate, rendendo la tecnica praticabile per le regioni con poche risorse in cui tende ad essere presente la connessione Internet imprevedibile.
Nonostante il successo, gli strumenti creati da Wax and Park erano più adatti per i laboratori. Da allora hanno sviluppato una versione portatile e più economica che può essere utilizzata sul campo e costa circa 500 dollari.
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