Wissenschaftler sagen, künstliche Intelligenz kann tödliche Blut-Infektionen genau diagnostizieren

Künstliche Intelligenz kann dies und mehr.

Mikroskope, die mit künstlicher Intelligenz (KI) ausgestattet sind, könnten laut einer Studie bei der schnellen und genauen Diagnose tödlicher Blutinfektionen helfen, die die Überlebenschancen der Patienten verbessern könnten. Zu den Bakterien, die am häufigsten Infektionen im Blut verursachen, gehören die stäbchenförmigen Bakterien einschließlich Escherichia coli oder E.coli, die runden Cluster von Staphylococcus-Arten und die Paare oder Ketten von Streptococcus-Arten.

Die schnelle Identifizierung und Verabreichung von Antibiotika ist der Schlüssel zur Behandlung von Infektionen im Blutkreislauf, die bis zu 40 Prozent der Patienten, die sie entwickeln, abtöten können. In der Studie von Wissenschaftlern Beth Israel Deaconess Medical Center (BIDMC) in Boston, verwendet ein automatisiertes Mikroskop entwickelt, um hochauflösende Bilddaten von Objektträgern zu sammeln.

Ein Convolutional Neural Network (CNN) - eine Klasse künstlicher Intelligenz, die dem visuellen Kortex von Säugetieren nachempfunden ist und zur Analyse visueller Daten verwendet wird - wurde trainiert, um Bakterien anhand ihrer Form und Verteilung zu kategorisieren. Um das KI-System zu trainieren, fütterten die Wissenschaftler das neuronale Netzwerk mit mehr als 100.000 Bildern aus Blutproben. Die Maschinenintelligenz hat gelernt, wie man die Bilder in drei Kategorien von Bakterien einsortiert - stäbchenförmige, runde Cluster und runde Ketten oder Paare - und schließlich eine Genauigkeit von nahezu 95 Prozent erreichen, so die Forscher.

"Dies ist die erste Demonstration des maschinellen Lernens im diagnostischen Bereich", sagte James Kirby, Direktor des Clinical Microbiology Laboratory bei BIDMC. "Mit der Weiterentwicklung glauben wir, dass diese Technologie die Grundlage für eine zukünftige diagnostische Plattform bilden könnte, die die Möglichkeiten klinischer Laboratorien erweitert und die Patientenversorgung beschleunigt", fügte Kirby in dem im Journal of Clinical Microbiology veröffentlichten Artikel hinzu. Automatisierte Klassifizierung kann auch den Mangel an menschlichen Technologen verbessern, indem sie ihnen hilft, effizienter zu arbeiten, "könnte die Lesezeit des Technikers von Minuten auf Sekunden reduzieren", schlug Kirby vor.

Darüber hinaus könnte das neue Tool auch in der mikrobiologischen Ausbildung und Forschung Anwendung finden.

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