이것이 바로 하버드 의과대학 교육병원인 Beth Israel Deaconess Medical Center(BIDMC)의 미생물학자들이 수행한 새로운 연구의 배경이 되는 아이디어입니다. 그곳의 연구원들은 다음과 같이 향상된 현미경을 개발했습니다. 머신러닝 기술 잠재적으로 치명적인 혈액 감염을 진단하는 데 도움을 주어 그 과정에서 환자의 생존 확률을 크게 향상시킵니다.
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"병원에서 누군가 감염되면 환자의 샘플을 미생물학 실험실로 보내 진단을 내립니다." 제임스 커비 박사BIDMC의 임상 미생물학 연구소 소장이자 Harvard Medical School의 병리학 부교수인 그는 Digital Trends에 말했습니다. “감염에는 다양한 유형이 있습니다. 박테리아, 곰팡이 및 기생충. 이는 혈류 감염, 요로 감염, 폐렴 또는 설사일 수 있습니다. 환자 검체는 미생물학 기술자가 현미경으로 검사하여 유기체의 모양, 색상 및 패턴을 인식하고 감염원의 종류 또는 유형을 결정합니다. 이 중요한 정보는 의사가 효과적인 치료법을 선택하는 데 사용됩니다.”
그렇다면 왜 인공지능(A.I.)을 사용하는가? 그 이유는 미생물을 정확하고 일관되게 인식할 수 있는 전문가가 되려면 수년이 걸리기 때문이다. 또한 샘플을 검토하는 데 오랜 시간이 걸리며 이는 바쁜 현대 실험실에서는 점점 더 쉽지 않은 작업입니다. 첨단 기술 대안을 만들기 위해 연구원들은 100,000개의 훈련 이미지를 보여줌으로써 환자 샘플에서 감염원을 인식하도록 컨벌루션 신경망을 훈련시켰습니다. 테스트에서는 진단 정확도가 무려 95%에 달했습니다.
“우리는 AI를 구상할 수 있습니다. 전체 훈련 속도를 거쳐 전문가가 되면 1차 진단을 내립니다.”라고 Kirby는 계속 말했습니다. “그러나 우리가 정말 기대하는 것 중 하나는 '기술자 지원'이라고 부르는 것입니다. 미생물학 기술자 및 A.I. 특히 자동화된 현미경은 환자 표본에서 수백 개의 이미지를 캡처합니다. A.I. 그런 다음 프로그램은 미생물이 포함된 선택된 이미지를 식별하고 이를 제안된 진단과 함께 컴퓨터 화면을 통해 기술자에게 제시합니다. 그런 다음 기술자는 화면 이미지를 스캔하고 진단을 확인합니다. 표본에서 미생물은 매우 드물기 때문에 기술자가 표준 수동 방식을 통해 미생물을 식별하는 데 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다. 기술자의 지원을 통해 기술자의 진단에 필요한 시간을 몇 초로 줄일 수 있습니다.”
프로젝트를 설명하는 논문은 다음과 같습니다. 최근 임상 미생물학 저널(Journal of Clinical Microbiology)에 게재되었습니다..
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