Image 4

Команда исследователей из учебной больницы Гарвардского университета (США) разработала микроскоп с программным обеспечением на базе алгоритмов искусственного интеллекта, который может диагностировать инфекцию в крови. Новый алгоритм способен автоматически категорировать 93% образцов без помощи людей.

Расширение возможностей микроскопа за счет использования технологии машинного обучения потребовалось, чтобы в будущем, после ухода на пенсию высококвалифицированных микробиологов, которые уже сейчас в дефиците, система здравоохранения не получила “еще одну пробоину”.

Ученые в своей разработке использовали сверточную нейронную сеть. Это тип искусственного интеллекта со специальной архитектурой, нацеленной на эффективное распознавание изображений. Он моделирует некоторые особенности зрительной коры головного мозга, в которой есть так называемые простые клетки, реагирующие на прямые линии под разными углами, и сложные клетки, реакция которых связана с активацией определённого набора простых клеток. Тренировка алгоритма начиналась с анализа 100 000 изображений, полученных из 25 000 слайдов, обработанных таким образом, чтобы сделать бактерии более заметными. С помощью этих изображений алгоритм научился, как сортировать бактерии по их видимым признакам. Система на этом этапе достигла точности почти в 95%.

Затем алгоритм обрабатывал 189 изображений без вмешательства людей и смог провести сортировку с точностью в 93%. После более расширенной подготовки это программное обеспечение сможет стать основой надежной, автономной системой классификации, обеспечивающей экономию времени, ресурсов и спасение человеческих жизней. Напомним, что подобные типы инфекций, обычно вызываемые бактериями E.coli, стафилококкоками и стрептококками, становятся причиной тысяч смертей ежегодно и обходятся системе здравоохранения в миллиарды.

И она сможет оказать реальную помощь микробиологическим лабораториям, которые уже сейчас страдают от нехватки хорошо подготовленных и опытных профессиональных кадров.

Источник