Приложение на базе ИИ в разработке для обнаружения туберкулеза в Кении

В радикальном шаге ученые из Кенийского института медицинских исследований (KEMRI) возглавляют проактивное изобретение компьютеризированного приложения, где ИИ может диагностировать туберкулез (ТБ) и другие респираторные заболевания. Проектом будет руководить доктор Виделис Ндуба и его коллеги-медицинские работники, которые выступают за революцию в технологии здравоохранения. Это может значительно положительно повлиять на результаты диагностики и лечения случаев ТБ.

Инновационный подход к диагностике ТБ

В KEMRI исследователи берут на себя задачу терпеливого сбора образцов кашля как от людей, у которых есть, так и от тех, у кого нет заболеваний респираторной системы, включая случаи туберкулеза. Затем они анализируют звук кашля, записанный научными устройствами, такими как микрофоны смартфонов. Программное обеспечение разработано для различения кашля, разрешающегося без ТБ, от тех, которые сопутствуют инфекциям ТБ, через подход машинного обучения, основанный на ResNet 18, технологии, разработанной в Университете Вашингтона.

Доктор Ндуба выступает за интенсивное подтверждение диагноза ТБ и его глубокое влияние на лечение ТБ. Проблема заключается в том, что в настоящее время время от появления симптомов до диагноза варьируется от нескольких месяцев до 1 года, и пациенты с таким заболеванием могут все еще заражать других, пока болезнь остается незамеченной. Приложение ИИ быстро обнаруживает случаи ТБ; таким образом, пациенты получают немедленное лечение, что помогает в значительной степени снизить уровень передачи инфекции.

Стремление к точности и нормативному одобрению

Тем не менее, даже на своей ранней стадии система доказала свою эффективность и еще не получила одобрения Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ). Согласно ВОЗ, необходимо обнаружить не менее 90% случаев ТБ и исключить вероятность наличия ТБ не менее чем в 80% случаев. 

Пилотная реализация привела к обнаружению 80% случаев туберкулеза и уровню 70% для исключения заболевания из списка возможных причин, поэтому улучшение технологии в соответствии с рекомендациями ВОЗ требуется.

Джонсон Мулори, бывший пациент с ТБ, участвовал в иммунотерапии. В отличие от этого, последняя основана на молекулярной медицине, в которой противоопухолевые препараты разрабатываются на основе мутаций. Таким образом, эффективность этих двух видов лечения варьируется в зависимости от таких факторов, как тип опухоли, стадия и способ доставки. Его экспертиза подчеркивает роль творческого подхода как ключа к предоставлению реалистичных решений для преодоления инфекционных заболеваний.

ИИ является быстро растущим и заметным фактором в медицинском здравоохранении. По словам Джарима Омоги, специалиста по общественному здравоохранению в Университете Amref International, это может ускорить уход за пациентами. Призыв Омоги к доступности лечения и его экономической эффективности, при том, что ИИ имеет первостепенное значение, является откровением, а предоставление данных является срочным, демонстрируя интеграцию ИИ в практику здравоохранения.

Проект, финансируемый Национальными институтами здравоохранения (NIH), призван вызвать сдвиг парадигмы в диагностике ТБ, тем самым управляя заболеванием. Однако этот коммуникационный инструмент не получил нормативного одобрения, что выявляет важность тщательной оценки и внедрения существующих правил перед его использованием.