Forskere ved Beth Jezreiel Medical Center i Boston har laget kunstig intelligensmikroskop som selv kan se etter farlige bakterier i en blodprøve. Resultatene er publisert i Journal of Clinical Microbiology. Dette rapporteres av Eurekalert.
Med mangel på høyt kvalifiserte mikrobiologer er det vanskelig å diagnostisere pasienter. Men forskere har funnet en løsning på dette problemet. De tok et automatisk mikroskop som kan ta bilder med høy oppløsning og blodprøver som ble farget for å gjøre bakteriene bedre synlige. De brukte da et ultra-presist nøytronettverk designet for bildegjenkjenning og trente det til å gjenkjenne bakterier etter deres form og beliggenhet.
Forskerne startet med de vanligste bakteriene: E. coli med sin langstrakte form, stafylokokk, hvis runde celler vokser i "klynger", og streptokokker, som kan vokse i par eller kjeder. Forskere har laget mer enn 100 000 bilder for undervisning av 25 000 bilder hentet fra daglig klinisk praksis. Kunstig intelligens var i stand til å gjenkjenne tre arter av bakterier med 95% nøyaktighet. Forskerne foreslo da at 189 prøver skulle sorteres uten menneskelig inngripen. Algoritmen taklet oppgaven og ga riktige svar 93% av tiden.
"Som barn trenger dette systemet trening," sa hovedforfatter James Kirby, direktør for Clinical Microbiology Laboratory og professor ved Harvard Medical School. "Læring krever mye trening, systemet gjør mange feil og lærer av dem."
En rask diagnose av bakterier i blodet kan redde livene til mange mennesker: nå har en pasient med blodforgiftning 40% dødsrisiko. I følge forfatterne av studien, kan kunstig intelligens hjelpe ikke bare med å bestemme årsakene til infeksjon i medisinske sentre hvor det ikke er nok mikrobiologer, men kan også utdanne studenter og praktikanter.
