Η μικροβιακή αναγνώριση έχει βελτιωθεί τα τελευταία χρόνια μέσω ταχείας μεθόδου και ανάγνωσης ηλεκτρονικών υπολογιστών. Ωστόσο, συχνά απαιτείται ειδικός μικροβιολόγος. Μπορεί το AI να αντικαταστήσει την ανάγκη για τον μικροβιολόγο;
Σε πολλά εργαστήρια, από την κλινική έως τη φαρμακευτική, υπάρχει έλλειψη εξειδικευμένων μικροβιολόγων για τη διαδικασία προσδιορισμού ενός γένους ή είδους βακτηρίου ή μύκητα από άλλο. Οι ερευνητές του ιατρικού κέντρου Beth Israel Deaconess, υποστηρίζουν ότι η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αντιμετωπίσει αυτό το κενό.
Στη νέα έρευνα, οι επιστήμονες έχουν πειραματιστεί με μικροσκόπια ενισχυμένα με τεχνητή νοημοσύνη. Αυτά είναι σχεδιασμένα για να βοηθούν τους μικροβιολόγους να διαγνώσουν τους μικροοργανισμούς. Η τεχνολογία έχει αναπτυχθεί με γνώμονα την ιατρική μικροβιολογική κοινότητα.
Σε δοκιμές, έδειξε πως ένα αυτοματοποιημένο σύστημα μικροσκοπίου με ενισχυμένη τεχνητή νοημοσύνη ήταν “πολύ έμπειρο” στην ταυτοποίηση εικόνων βακτηριδίων γρήγορα και με ακρίβεια. Αυτό έγινε με την κατάρτιση ενός συνελικτικού νευρικού δικτύου, ενός τύπου τεχνητής νοημοσύνης που διαμορφώθηκε στον οπτικό φλοιό των θηλαστικών, προκειμένου να κατηγοριοποιηθούν τα βακτήρια με βάση το σχήμα και τη διανομή τους. Οι εικόνες ήταν από μικροσκοπικά πλακίδια όπου βακτηρίδια είχαν χρωματιστεί χρησιμοποιώντας το Gram-stain.
Σύμφωνα με τον επικεφαλής ερευνητή Dr. James Kirby: “” Αυτό σηματοδοτεί την πρώτη επίδειξη της μηχανικής μάθησης στη διαγνωστική περιοχή. Με την περαιτέρω ανάπτυξη πιστεύουμε ότι αυτή η τεχνολογία θα μπορούσε να αποτελέσει τη βάση μιας μελλοντικής διαγνωστικής πλατφόρμας που ενισχύει τις δυνατότητες των κλινικών εργαστηρίων, επιταχύνοντας τελικά την παράδοση της φροντίδας των ασθενών. “Ένα πλεονέκτημα εδώ είναι ότι οι εικόνες μπορούν να αποστέλλονται από απόσταση και να διαβάζονται από την τεχνητή νοημοσύνη οπουδήποτε στον κόσμο.
Η έρευνα έχει δημοσιευθεί στην Εφημερίδα της Κλινικής Μικροβιολογίας . Το ερευνητικό έγγραφο ονομάζεται “Αυτοματοποιημένη ερμηνεία των λεπτών κηλίδων καλλιέργειας αίματος με χρήση ενός βαθιά συνελληνικού νευρικού δικτύου”.
Είναι σημαντικό ότι, αν και η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αντικαταστήσει ή να συμπληρώσει το ρόλο του εξειδικευμένου μικροβιολόγου στην αιτιολογική μικροβιολογία, απαιτείται ακόμα ένας μικροβιολόγος για να διαπιστώσει εάν το αποτέλεσμα που προκύπτει είναι πιθανό (όλα τα συστήματα αναγνώρισης έχουν εγγενείς αδυναμίες) και να γνωρίζουν ποιες είναι οι συνέπειες της το αποτέλεσμα.
Διαβάστε όλες τις τελευταίες Ειδήσεις για την υγεία από την Ελλάδα και τον Κόσμο
Ακολουθήστε το healthweb.gr στο Google News και μάθετε πρώτοι όλες τις ειδήσεις
