これが、ハーバード大学医学部の教育病院であるベス イスラエル ディーコネス メディカル センター (BIDMC) の微生物学者によって行われた新しい研究の背後にある考え方です。 そこの研究者は、以下の機能を強化した顕微鏡を開発しました。 機械学習技術 致死性の可能性がある血液感染症の診断に役立ち、その過程で患者の生存確率が大幅に向上します。
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「病院で誰かが感染症にかかった場合、患者のサンプルは微生物研究所に送られ、そこで診断が行われます。」 ジェームス・カービー博士、BIDMCの臨床微生物研究所の所長であり、ハーバード大学医学部の病理学准教授である同氏はデジタルトレンドに語った。 「感染症にはさまざまな種類がありますが、 細菌性の、真菌、寄生虫。 これらには、血流感染症、尿路感染症、肺炎、下痢などが考えられます。 患者のサンプルは微生物学の専門家によって顕微鏡で検査され、微生物の形、色、パターンが認識され、感染性病原体のクラスや種類が判断されます。 この重要な情報は、医師が効果的な治療法を選択するために使用されます。」
では、なぜ人工知能 (A.I.) を使用するのでしょうか? その理由は、微生物を正確かつ安定して認識できる専門家になるには何年もかかるからです。 また、サンプルのレビューにも長い時間がかかりますが、忙しい現代の研究室では、これを行うのがますます簡単ではなくなりました。 ハイテクな代替手段を作成するために、研究者らは、100,000 枚のトレーニング画像を表示することで、患者サンプル中の感染因子を認識するように畳み込みニューラル ネットワークをトレーニングしました。 テストでは、95% という驚くべき正確な診断結果が得られました。
「私たちはAIを想像することができます。 訓練をフルペースで終えて専門家になった時点で、一次診断が行われるのです」とカービー氏は続けた。 「しかし、私たちが本当に楽しみにしていることの 1 つは、私たちが「テクノロジスト アシスト」と呼んでいるものです。そのアイデアは、技術者のスキルを組み合わせるということです。 微生物技術者とA.I. 具体的には、自動顕微鏡が患者の標本から数百枚の画像を取得します。 A.I. 次に、プログラムは微生物を含む選択された画像を特定し、提案された診断とともにコンピュータ画面上で技術者に提示します。 次に、技術者は画面上の画像をスキャンして診断を確認します。 標本中に微生物が存在することは非常にまれであることが多く、技術者が標準的な手動方法で微生物を特定するには長い時間がかかる場合があります。 技師の支援により、技師の診断に必要な時間が数秒に短縮されます。」
このプロジェクトについて説明した論文は、 最近Journal of Clinical Microbiologyに掲載されました.
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