Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

Khi bệnh sốt rét một lần nữa hoành hành ở bang Bolivar, Venezuela, một nhóm nghiên cứu đang sử dụng AI để cải thiện khả năng phát hiện bệnh sốt rét. Sự gia tăng các ca mắc bệnh sốt rét có liên quan đến sự phá vỡ hệ sinh thái do các hoạt động khai thác vàng gây ra, dẫn đến sự gia tăng các ca nhiễm trùng do muỗi truyền ở người dân địa phương. Mặc dù Venezuela từng được coi là không có bệnh sốt rét, nhưng Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) báo cáo rằng sẽ có 263 triệu ca mắc bệnh sốt rét và khoảng 600.000 ca tử vong trên toàn thế giới vào năm 2023.

Với các vùng nông thôn rộng lớn và thiếu các cơ sở y tế, khu vực này phải đối mặt với thách thức trong việc tìm kiếm các chuyên gia được đào tạo có thể thực hiện các xét nghiệm kính hiển vi truyền thống để phát hiện bệnh sốt rét. Để giải quyết thách thức này, nhóm nghiên cứu đã phát triển một mạng nơ-ron tích chập (CNN) có thể xác định ký sinh trùng sốt rét trong các mẫu máu với độ chính xác đáng kinh ngạc là 99,51%. Những phát hiện này, mới được công bố trên tạp chí Nature, chứng minh tiềm năng của AI trong chẩn đoán y khoa. Nhóm nghiên cứu, bao gồm Diego Ramos-Briceño và các đồng nghiệp của ông, đã đào tạo mô hình trên một tập dữ liệu hình ảnh vi mô từ Bangladesh. Bằng cách trích xuất và tăng cường dữ liệu từ những hình ảnh này, họ đã tạo ra một bộ đào tạo mở rộng cho mạng nơ-ron để nhận dạng hình thái của ký sinh trùng sốt rét. Phương pháp này nhằm khắc phục những hạn chế của kính hiển vi thủ công, có thể gặp phải các vấn đề về độ chính xác và tính nhất quán.

Các nhà nghiên cứu đã sử dụng công nghệ NVIDIA GPU và CUDA để cải thiện hiệu suất của mô hình, cho phép tính toán song song hiệu quả và xử lý nhanh hơn đáng kể so với các phương pháp dựa trên CPU truyền thống. Việc sử dụng phần cứng tiên tiến như vậy cho phép xác định nhanh bệnh sốt rét từ các mẫu máu, cung cấp một công cụ chẩn đoán nhanh cho các phòng khám thiếu nhân viên chuyên khoa. Ramos-Briceño đã nhấn mạnh tiềm năng của công nghệ này đối với các cộng đồng xa xôi, cho rằng nó có thể mở đường cho các phương pháp tiếp cận mới đối với cuộc khủng hoảng sốt rét trong bối cảnh hạn chế về nguồn lực.