Aukštųjų technologijų mikroskopas su ML programine įranga, skirtas aptikti grįžtančių keliautojų maliariją

Deborah Pirchner

Maliarija yra infekcinė liga, kasmet nusinešanti daugiau nei pusę milijono gyvybių. Kadangi tradicinei diagnostikai reikia patirties, o darbo krūvis yra didelis, tarptautinė tyrėjų komanda ištyrė, ar diagnozė naudojant naują sistemą, jungiančią automatinį skenuojantį mikroskopą ir AI, yra įmanoma klinikinėje aplinkoje. Jie nustatė, kad sistema maliarijos parazitus nustatė beveik taip pat tiksliai, kaip ekspertai, dirbantys mikroskopuose, naudojamuose standartinėse diagnostikos procedūrose. Tai gali padėti sumažinti mikroskopuotojų naštą ir padidinti įmanomą paciento apkrovą.

Kiekvienais metais maliarija suserga daugiau nei 200 milijonų žmonių, o daugiau nei pusė milijono šių infekcijų baigiasi mirtimi. Pasaulio sveikatos organizacija rekomenduoja diagnozuoti parazitais pagrįstą diagnozę prieš pradedant gydyti ligą, kurią sukelia Plasmodium parazitai. Yra įvairių diagnostikos metodų, įskaitant įprastą šviesos mikroskopiją, greituosius diagnostikos testus ir PGR.

Tačiau maliarijos diagnozavimo standartas išlieka rankinė šviesos mikroskopija, kurios metu specialistas tiria kraujo plėveles mikroskopu, kad patvirtintų maliarijos parazitų buvimą. Tačiau rezultatų tikslumas labai priklauso nuo mikroskopuotojo įgūdžių ir gali trukdyti nuovargiui, kurį sukelia per dideli tyrimai atliekančių specialistų darbo krūviai.

Dabar rašyk Maliarijos sienostarptautinė mokslininkų komanda įvertino, ar visiškai automatizuota sistema, jungianti AI aptikimo programinę įrangą ir automatizuotą mikroskopą, gali kliniškai naudingu tikslumu diagnozuoti maliariją.

„Su 88 % diagnostikos tikslumu, palyginti su mikroskopais, dirbtinio intelekto sistema beveik, nors ir ne visai, identifikavo maliarijos parazitus, taip pat ekspertai“, – sakė dr. Roxanne Rees-Channer, UCLH atogrąžų ligų ligoninės tyrėja JK. , kur buvo atliktas tyrimas. „Toks klinikinės aplinkos veikimo lygis yra pagrindinis AI algoritmų, nukreiptų į maliarija, pasiekimas. Tai rodo, kad sistema iš tiesų gali būti kliniškai naudinga maliarijos diagnozavimo priemonė tinkamose sąlygose.

AI pateikia tikslią diagnozę

Tyrėjai paėmė daugiau nei 1 200 kraujo mėginių keliautojų, grįžusių į JK iš maliarijos endeminių šalių. Tyrimo metu buvo patikrintas AI ir automatizuotos mikroskopo sistemos tikslumas tikroje klinikinėje aplinkoje idealiomis sąlygomis.

Jie įvertino mėginius naudodami rankinę šviesos mikroskopiją ir AI mikroskopų sistemą. Rankiniu būdu 113 mėginių buvo diagnozuoti kaip teigiami maliarijos parazitai, o AI sistema teisingai nustatė 99 mėginius kaip teigiamus, o tai atitinka 88% tikslumą.

„Medicinos dirbtinis intelektas dažnai skelbia rožinius preliminarius vidinių duomenų rinkinių rezultatus, bet tada nukrenta realiose klinikinėse situacijose. Šis tyrimas nepriklausomai įvertino, ar dirbtinio intelekto sistema gali būti sėkminga tikru klinikinio naudojimo atveju“, – sakė Reesas-Channeris, kuris taip pat yra pagrindinis tyrimo autorius.

Automatinis vs rankinis

Visiškai automatizuota maliarijos diagnostikos sistema, kurią tyrėjai išbandė, apima ir techninę, ir programinę įrangą. Automatizuota mikroskopijos platforma nuskaito kraujo plėveles, o maliarijos aptikimo algoritmai apdoroja vaizdą, kad nustatytų parazitus ir jų kiekį.

Mokslininkai pažymėjo, kad automatizuota maliarijos diagnostika turi keletą galimų privalumų. „Net patyrę mikroskopininkai gali pavargti ir padaryti klaidų, ypač esant dideliam darbo krūviui“, – aiškino Reesas-Channeris. „Automatizuota maliarijos diagnozė naudojant AI gali sumažinti šią mikroskopuotojų naštą ir taip padidinti galimą pacientų apkrovą. Be to, šios sistemos duoda atkuriamus rezultatus ir gali būti plačiai naudojamos, rašė mokslininkai.

Nepaisant 88 % tikslumo, automatizuota sistema taip pat klaidingai nustatė, kad 122 mėginiai yra teigiami, todėl pacientai gali gauti nereikalingų vaistų nuo maliarijos. „AI programinė įranga vis dar nėra tokia tiksli, kaip ekspertas mikroskopas. Šis tyrimas yra daug žadantis duomenų taškas, o ne lemiamas tinkamumo įrodymas“, – apibendrino Reesas-Channeris.

Perskaitykite visą tyrimą

Automatizuoto mikroskopo, naudojant mašininį mokymąsi, įvertinimas maliarijos aptikimui keliautojams, grįžusiems į JK, Roxanne R. Rees-Channer, Christine M. Bachman, Lynn Grignard, Michelle L. Gatton, Stephen Burkot, Matthew P. Horning, Charles B. Delahunt, Liming Hu, Courosh Mehanian, Clay M. Thompson, Katherine Woods, Paul Lansdell, Sonal Shah, Peter L. ChiodiniFrontiers in Malaria (2023).