AI は便サンプル中の寄生虫を発見し、感染症の診断に役立てることができます

人工知能は、人間の糞便サンプル中の寄生虫の卵を見つけることができます。これには、検査技師が同じサンプルを研究するために顕微鏡を使用しているときに見逃した寄生虫種の卵も含まれます。 この発見は、AI がより適切な診断と治療に役立つ可能性があることを示唆しています 寄生虫 世界中の感染症。

世界保健機関は、世界人口のほぼ 4 分の 1、つまり 15 億人が腸内に生息する寄生虫に感染していると推定しています。 感染症は栄養失調、貧血、認知発達の阻害を引き起こす可能性があります。 しかし、感染を発見する訓練を受けた専門家の数が限られているため、診断と治療ができないことがよくあります。

ヨハン・ルンド著 スウェーデンのカロリンスカ研究所の博士らは、AI が役立つのではないかと考えました。 「この方法は主に、寄生虫感染症の診断へのより広範なアクセスを可能にすることを目的としています」と彼は言います。

研究者らは、ケニアの学校の生徒から収集した約 1300 個の便サンプルを使用して AI システムをトレーニングし、テストしました。 サンプルは地元の医療研究所によって準備され、顕微鏡でデジタル スキャンされました。 これらのスキャンは、AI 分析のためにモバイル インターネット経由でクラウドにアップロードされました。

3 種類の寄生虫である回虫の卵を識別することに焦点を当てた AI トレーニング 回虫ルンブリコイデス、人間の鞭虫 トリキュリス・トリキウラ および鉤虫など 十二指腸アンシロストマ または アメリカの殺し屋。

チームはAIの性能を、手動でサンプルを検査する訓練を受けた検査技師の性能と比較して評価した。 AI 手法は、寄生虫の種類に応じて、技術者が発見した感染症の 76 ～ 96 パーセントを正確に検出しました。

「この研究では、これらの寄生虫感染を特定するための比較的適切な感度と高い特異性が示されました」と彼は言います。 アイザック・ボゴッチ カナダのトロント大学の博士らは研究には参加しなかった。 「とても良いニュースです。」

重要なのは、AI は寄生虫の卵が比較的少ない場合でも感染を識別できることも証明しました。 実際、人間の専門家が見逃していた 79 件のケースを発見しました。 しかし同時に、AI は、実際には存在しない感染を誤って識別するという罠に陥ることを回避しました。 AI が最終的には感染していないことが判明したサンプル内の感染を誤って特定したケースは、わずか 1 ～ 2 パーセントでした。

現時点ではAIによる各サンプルの処理に20～35分程度かかっている。 しかし、これは主に、この研究でデータのアップロードに低速のネットワークが使用されていたことが原因です。 実際の AI 分析にはわずか 5 分しかかからないため、研究者らは、5G ネットワークにアクセスしてデータのアップロードを高速化することで、処理時間を 8 ～ 17 分短縮できる可能性があると示唆しています。 さらに、未公開のコスト見積もりは、AI 検出が「完全に手動による方法よりも確実に低コストになる」ことを示唆していると述べています。 ニーナ・リンダー スウェーデンのウプサラ大学で研究の共著者。

それでも、AI 手法が故郷の地域社会の人々を迅速に診断し、臨床上の決定に情報を提供できるかどうかはまだ分からない、とボゴッチ氏は言う。 そして、この技術には健康データをクラウドにアップロードすることが含まれるため、インフォームド・コンセントとデータプライバシーの観点から倫理的な考慮事項があると彼は指摘しています。

「これは素晴らしいテクノロジーですが、倫理的な枠組みの中で行われなければなりません」とボゴッチ氏は言います。 「そして、彼らがそうしていることに私は何の疑いもありません。」