Apie 1,5 milijardo žmonių visame pasaulyje rizikuoja susirgti mitybos ir kitais sutrikimais dėl parazitinių infekcijų. Dirbtinis intelektas (DI) gali padėti nustatyti parazitus išmatų mėginiuose.

Dirbtinis intelektas gali aptikti parazitinių kirmėlių kiaušinėlius žmonių išmatų mėginiuose, įskaitant tuos, kurių laboratorijos specialistai nepastebi tirdami mėginius mikroskopu. Šis atradimas rodo, kad DI galėtų padėti mums visame pasaulyje geriau diagnozuoti ir gydyti kirmėlių sukeltas infekcijas.

Pasaulio sveikatos organizacija apskaičiavo, kad beveik ketvirtadalis pasaulio gyventojų (1,5 milijardo žmonių) yra užsikrėtę parazitinėmis kirmėlėmis, gyvenančiomis jų žarnyne. Šios infekcijos gali sukelti mitybos sutrikimus, mažakraujystę ir net sulėtinti kognityvinę raidą. Tačiau šių ligų diagnozavimas ir gydymas dažnai būna neprieinami, nes trūksta specialistų, kurie galėtų aptikti šiuos susirgimus.

Johan Lundin su kolegomis iš Karolinskos instituto Švedijoje svarstė, ar dirbtinis intelektas galėtų padėti. „Šio metodo pagrindinis tikslas – palengvinti parazitinių kirmėlių sukeliamų ligų diagnozavimą“, - sako jis.

Mokslininkai treniravo ir išbandė savo sukurtą dirbtinio intelekto sistemą su maždaug 1300 išmatų mėginių, surinktų iš moksleivių Kenijoje. Mėginiai buvo paruošti vietinėje sveikatos priežiūros laboratorijoje ir skaitmeniniu būdu nuskenuoti mikroskopu. Mikroskopavimo rezultatai, naudojant mobilųjį internetą, buvo įkelti į debesį DI analizei.

Dirbtinis intelektas buvo treniruojamas atpažinti skirtingų rūšių parazitinių kirmėlių kiaušinėlius: apvaliųjų kirmėlių Ascaris lumbricoides, žmoginio plaukagalvio Trichuris trichuria ir Ancylostoma duodenale arba Necator americanus.

Mokslininkų komanda įvertino dirbtinio intelekto efektyvumą, lygindami jį su apmokytu laboratorijos darbuotoju, kuris rankiniu būdu tikrino mėginius. DI tiksliai nustatė nuo 76 iki 96 procentų kirmėlių kiaušinėlių (priklausomai nuo rūšies), kurias aptiko specialistas.

„Šis tyrimas buvo pakankamai jautrus ir specifiškas, parazitinių kirmėlių infekcijų nustatymui“, - sako Isaac Bogoch iš Toronto universiteto Kanadoje, nedalyvavęs tyrime. „Tai labai gera žinia“.

Svarbu tai, kad DI taip pat gebėjo aptikti net mažą kiekį parazitinių kirminų kiaušinėlių. Tiesą sakant, jis aptiko 79 atvejus, kurių nepamatė žmogus. Tačiau tuo pat metu dirbtinis intelektas vengė klaidingai nustatyti infekciją, kurios iš tikrųjų nebuvo. Tik 1-2 procentais atvejų DI klaidingai identifikavo parazitus mėginyje, kurių iš tiesų nebuvo.

Šiuo metu vieno mėginio tyrimas naudojant dirbtinį intelektą užtrunka nuo 20 iki 35 minučių. Taip yra dėl to, kad tyrimo metu naudojamas lėtas internetas duomenų įkėlimui. Tikroji DI analizė trunka tik 5 minutes, todėl tyrėjai teigia, kad apdorojimo laiką būtų galima sutrumpinti 8 – 17 minučių, jei būtų naudojamas 5G tinklas, užtikrinantis greitesnį duomenų įkėlimą. Be to, nepublikuoti sąnaudų vertinimai rodo, kad DI vykdomas tyrimas „tikrai bus pigesnis nei laboratorinis metodas“, sako tyrimo bendraautorė Nina Linder iš Upsalos universiteto Švedijoje.

Vis dėlto lieka neaišku, kaip tiksliai DI metodas galėtų diagnozuoti žmonių parazitines ligas, kad būtų galima priimti klinikinius sprendimus, sako Bogoch. Be to, šio metodo taikymui reikia sveikatos duomenų įkėlimo į debesį, o tai yra susiję su žmogaus asmens duomenų apsauga ir dėl to reikėtų, kad pacientai pasirašytų sutikimą dėl jų duomenų naudojimo.

„Tai nuostabi technologija, tačiau ji turi būti taikoma laikantis etikos normų“, - sako Bogoch.

Autorius Modestas Petrauskas

Šaltinis: NewScientist

Komentarai ()