Dat is het idee achter nieuw werk uitgevoerd door microbiologen van het Beth Israel Deaconess Medical Center (BIDMC), een academisch ziekenhuis aan de Harvard Medical School. Onderzoekers daar hebben een microscoop ontwikkeld die is verbeterd door machine learning-technologie om potentieel dodelijke bloedinfecties te helpen diagnosticeren, waardoor de overlevingskansen van patiënten aanzienlijk worden verbeterd.
Aanbevolen video's
“Wanneer iemand in het ziekenhuis een infectie heeft, worden patiëntmonsters naar een microbiologisch laboratorium gestuurd, waar een diagnose wordt gesteld.” Dr.James Kirby, directeur van het Clinical Microbiology Laboratory bij BIDMC en universitair hoofddocent pathologie aan de Harvard Medical School, aan Digital Trends. “Er zijn verschillende soorten infecties, waaronder
bacterieel, schimmels en parasieten. Dit kunnen bloedbaaninfecties, urineweginfecties, longontsteking of diarree zijn. Het patiëntenmonster wordt onder een microscoop onderzocht door een microbiologische technoloog, die vormen, kleuren en patronen van de organismen herkent en de klasse of het type infectieus agens bepaalt. Deze cruciale informatie wordt door artsen gebruikt om een effectieve behandeling te kiezen.”Dus waarom kunstmatige intelligentie (A.I.) gebruiken? De reden is dat het jaren duurt om een expert te worden die microben nauwkeurig en consistent kan herkennen. Het duurt ook lang om een monster te beoordelen, iets wat in drukke moderne laboratoria steeds minder gemakkelijk is. Om een hightech alternatief te creëren, trainden de onderzoekers een convolutioneel neuraal netwerk om infectieuze agentia in patiëntmonsters te herkennen door het 100.000 trainingsbeelden te laten zien. Bij tests was het een verbazingwekkende 95 procent nauwkeurig bij het stellen van diagnoses.
“We kunnen ons een A.I. die een primaire diagnose stelt zodra hij het volledige trainingstempo heeft doorlopen en expert wordt”, vervolgde Kirby. “Echter, één ding waar we erg enthousiast over zijn, is iets dat we ‘technoloog-assistentie’ noemen. Het idee is om de vaardigheden van een microbiologietechnoloog en A.I. Concreet zal een geautomatiseerde microscoop honderden beelden van het patiëntmonster vastleggen. De A.I. Het programma zou vervolgens geselecteerde afbeeldingen identificeren die microben bevatten en deze op een computerscherm aan een technoloog presenteren met een voorgestelde diagnose. De technoloog scant vervolgens de beelden op het scherm en bevestigt de diagnose. Microben zijn vaak zeer zeldzaam in specimens, en het kan lang duren voordat een technoloog microben op de standaard handmatige manier kan identificeren. Hulp van een technoloog zou de tijd die de technoloog nodig heeft voor een diagnose tot enkele seconden terugbrengen.”
Er was een document waarin het project werd beschreven onlangs gepubliceerd in het Journal of Clinical Microbiology.
Aanbevelingen van de redactie
- Lees het griezelig mooie ‘synthetische geschrift’ van een A.I. die denkt dat het God is
- Hoe de USPS Nvidia GPU's en A.I. om ontbrekende post op te sporen
- Waarom het leren van robots om verstoppertje te spelen de sleutel zou kunnen zijn tot de volgende generatie AI
- De BigSleep AI is als Google Image Search voor afbeeldingen die nog niet bestaan
- Slimme nieuwe A.I. systeem belooft uw hond te trainen terwijl u niet thuis bent
Upgrade uw levensstijlMet Digital Trends kunnen lezers de snelle technische wereld in de gaten houden met het laatste nieuws, leuke productrecensies, inzichtelijke redactionele artikelen en unieke sneak peeks.
