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AI篩查瘧疾的速度比人類專家快

2022-09-03 16:45:20 編輯:令狐有學 來源:
導讀 根據(jù)發(fā)表在《數(shù)字影像雜志》上的一項新研究,人工智能可以幫助改善在資源匱乏地區(qū)的瘧疾篩查。研究人員開發(fā)的模型與人類專家一樣精確,并且...

根據(jù)發(fā)表在《數(shù)字影像雜志》上的一項新研究,人工智能可以幫助改善在資源匱乏地區(qū)的瘧疾篩查。研究人員開發(fā)的模型與人類專家一樣精確,并且速度快了“幾個數(shù)量級”。

土耳其中東技術(shù)大學的作者Samson Chibuta和Aybar C. Acar寫道:“由于成本效益,簡單性和多功能性,顯微鏡特別適合于資源匱乏和疾病負擔大的地區(qū)。”“但是,手動顯微鏡檢查瘧疾寄生蟲的檢測,寄生蟲生命階段的分化和寄生蟲計數(shù)非常費力且主觀,需要熟練的衛(wèi)生人員。”

在缺乏訓練有素的醫(yī)療服務提供者的地區(qū),顯微檢查變得更具挑戰(zhàn)性。這組作者補充說,這導致診斷“僅根據(jù)臨床癥狀和體征作出”,這種趨勢可能導致更多的錯誤,成本增加,耐藥性增加甚至更多的患者死亡。

Chibuta和Acar開發(fā)了一種基于深度學習的替代解決方案,用于在資源貧乏地區(qū)進行瘧疾篩查,該解決方案具有降低成本的潛力,同時仍可提供高質(zhì)量的護理。該團隊修改了一種現(xiàn)有的檢測算法,稱為“一次只能活一次”(YOLO),并選擇了特定算法以提高速度,并通過優(yōu)化可以使其更快。然后使用一個數(shù)字顯微鏡相機拍攝的圖像數(shù)據(jù)集(數(shù)據(jù)集A)和使用傳統(tǒng)顯微鏡中安裝的手機拍攝的圖像第二數(shù)據(jù)集(數(shù)據(jù)集B)訓練和評估模型。兩個數(shù)據(jù)集均包含專家注釋。

總體而言,作者對數(shù)據(jù)集A的準確性達到了99.07%,對于數(shù)據(jù)集B的準確性達到了97.46%。它也非???,可以在幾毫秒內(nèi)得出結(jié)果。

Chibuta和Acar寫道:“兩個測試數(shù)據(jù)集的平均平均精度與人類專家相當,但是速度快了幾個數(shù)量級,因為我們可以使用簡單的移動設(shè)備在幾毫秒內(nèi)處理單個圖像。”“我們演示了如何將通用的對象檢測算法重新用于檢測非常小的對象,這需要熟練的專家進行準確識別。我們的系統(tǒng)能夠以高精度和高靈敏度檢測并定位濃血涂片中的瘧原蟲。”


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