Det är tanken bakom nytt arbete som utförts av mikrobiologer vid Beth Israel Deaconess Medical Center (BIDMC), ett undervisningssjukhus vid Harvard Medical School. Forskare där har utvecklat ett mikroskop som förbättras av maskininlärningsteknik för att hjälpa till att diagnostisera potentiellt dödliga blodinfektioner, vilket avsevärt förbättrar patienternas chanser att överleva i processen.
Rekommenderade videor
"När någon har en infektion på sjukhuset skickas patientprover till ett mikrobiologiskt laboratorium, där en diagnos ställs." Dr James Kirby, chef för Clinical Microbiology Laboratory vid BIDMC och docent i patologi vid Harvard Medical School, berättade för Digital Trends. "Det finns olika typer av infektioner inklusive
bakteriell, svamp och parasiter. Dessa kan vara blodomloppsinfektioner, urinvägsinfektioner, lunginflammation eller diarré. Patientprovet undersöks i mikroskop av en mikrobiologisk teknolog, som känner igen organismernas former, färger och mönster och bestämmer klass eller typ av smittämne. Denna kritiska information används av läkare för att välja effektiv behandling."Så varför använda artificiell intelligens (A.I.)? Anledningen är att det tar år att bli en expert som exakt och konsekvent kan känna igen mikrober. Det tar också lång tid att granska ett prov – något som är mindre och mindre lätt att göra i hektiska moderna labb. För att skapa ett högteknologiskt alternativ tränade forskarna ett konvolutionellt neuralt nätverk för att känna igen smittämnen i patientprover genom att visa det 100 000 träningsbilder. I tester var den häpnadsväckande 95 procent korrekt på att ställa diagnoser.
"Vi kan föreställa oss en A.I. som ställer en primär diagnos när den går igenom sin fulla träningstakt och blir expert”, fortsatte Kirby. "Men, en sak som vi verkligen är glada över är något vi kallar 'technologist assist'. Tanken är att kombinera kompetensen hos en mikrobiologisk teknolog och A.I. Specifikt kommer ett automatiserat mikroskop att fånga hundratals bilder från patientprovet. A.I. Programmet skulle sedan identifiera utvalda bilder som innehåller mikrober och presentera dem för en teknolog på en datorskärm med en föreslagen diagnos. Teknologen skulle sedan skanna bilderna på skärmen och bekräfta diagnosen. Mikrober är ofta mycket sällsynta i prover, och det kan ta lång tid för en teknolog att identifiera mikrober på det vanliga manuella sättet. Teknologassistans skulle minska den tid som behövs för en diagnos till några sekunder.”
Ett papper som beskrev projektet var nyligen publicerad i Journal of Clinical Microbiology.
Redaktörens rekommendationer
- Läs den kusligt vackra "syntetiska skriften" av en A.I. som tror att det är Gud
- Hur USPS använder Nvidia GPU: er och A.I. för att spåra saknad e-post
- Varför lära robotar att leka kurragömma kan vara nyckeln till nästa generations A.I.
- The BigSleep A.I. är som Google Bildsökning efter bilder som inte finns ännu
- Smart ny A.I. systemet lovar att träna din hund när du är borta från hemmet
Uppgradera din livsstilDigitala trender hjälper läsarna att hålla koll på den snabba teknikvärlden med alla de senaste nyheterna, roliga produktrecensioner, insiktsfulla redaktioner och unika smygtittar.
