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Künstliche Intelligenz bietet eine bessere Möglichkeit zur Diagnose von Malaria
Trotz all unserer Bemühungen, Malaria zu kontrollieren, erfordert ihre Diagnose in vielen Teilen der Welt immer noch das Zählen von Malariaparasiten unter dem Mikroskop auf einem mit Blut bestrichenen Objektträger. Jetzt kann ein künstliches Intelligenzprogramm dies zuverlässiger tun als die meisten Menschen.
Diese KI befindet sich in einem automatisierten Mikroskop namens Autoscope, das Malariaparasiten zu 90 Prozent genau und spezifisch erkennt. Charles Delahunt und Kollegen vom Intellectual Ventures Laboratory – dem Forschungszweig von Nathan Myhrvolds Patentlizenzierungsunternehmen Intellectual Ventures in Seattle – bauten das System mit Unterstützung von Bill und Melinda Gates durch den Global Good Fund. Das Autoscope wurde im Feld bei der getestet Shoklo Malaria-Forschungseinheit an der Grenze zwischen Thailand und Myanmar während der Malariasaison im Dezember 2014 und Januar 2015. Die Ergebnisse wurden im Dezember veröffentlicht.
Das Autoscope, ein 15 Zoll hoher, 7 Zoll breiter glatter weißer Kasten, der ein Mikroskop mit einem angeschlossenen Laptop umschließt, auf dem ein Softwarealgorithmus läuft, verwendet Deep Learning, um Mikroskopbilder zu analysieren. Deep-Learning-Software verwendet künstliche neuronale Netze, die das Gehirn nachahmen, damit Computer abstrakte Muster erkennen können. Das Team von Delahunt trainierte die Software auf 120 Objektträgern aus Sammlungen auf der ganzen Welt, sowohl mit als auch ohne Malaria. Die Software verwendet visuelle Merkmale wie Form, Farbe und Textur, um die Wahrscheinlichkeit zu berechnen, dass ein bestimmtes Objekt ein Malariaparasit ist. Während der Feldtests in Thailand wurden 170 Proben klassifiziert.
„Es könnte eine breite Anwendbarkeit haben, nicht nur in der Erforschung und Überwachung von Resistenzen gegen Malariamedikamente, sondern auch in der klinischen Praxis“, sagt Mehul Dhorda, Leiter des Asien-Regionalzentrums des WorldWide Antimalarial Resistance Network. Dhorda arbeitet mit Intellectual Ventures an einigen der aktuellen Autoscope-Studien, war aber kein Autor der Forschung.
Das Autoscope verwendet Deep-Learning-Software, um die Malariaparasiten in einer Probe zu quantifizieren.
Im Jahr 2015 waren 214 Millionen Menschen von Malaria betroffen und schätzungsweise 438.000 starben. Weltweit geben wir etwa 2,7 Milliarden US-Dollar pro Jahr für die Bekämpfung und Bekämpfung von Malaria aus.
Die derzeitige Diagnose von Malaria stützt sich auf zwei Ansätze: Mikroskopie und diagnostische Schnelltests. Schnelldiagnosetests sind tragbare Karten, die bei Vorhandensein von Malaria Streifen anzeigen, ähnlich wie bei einem Schwangerschaftstest für zu Hause. Sie sind preiswert, aber selbst ein kleiner Preis kann unerschwinglich sein. Hat eine Klinik dagegen einmal ein Mikroskop und einige Objektträger aus Glas, können diese unbegrenzt ohne weitere Kosten wiederverwendet werden.
Ein weiterer Nachteil von diagnostischen Schnelltests ist, dass sie Malaria nicht quantifizieren. Sie erkennen nur das Vorhandensein oder Nichtvorhandensein, daher sind sie nicht ideal für Fälle von medikamentenresistenter oder schwerer Malaria. Wenn Sie ein schwerkrankes Kind mit schwerer Malaria haben, ist es wichtig, dass Sie die Parasitendichte kontrollieren. Alle sechs Stunden, die Sie sehen möchten, kommt es herunter? Zeigt meine Behandlung Wirkung? sagt Albrecht Kilian , ein Experte für öffentliche Gesundheit und Malaria bei Tropical Health Consulting. Und in diesen Fällen helfen [schnelle diagnostische Tests] nicht, also müssen Sie [die Parasiten] zählen.
Die Mikroskopie, die derzeit zur Quantifizierung der Parasiten verwendet wird, erfordert gut ausgebildete Mikroskopiker, und viele malariagefährdete Gebiete haben nicht genug davon oder die Ressourcen, um neue auszubilden. Das Autoscope hingegen kann jeder benutzen. Wir sind nicht so gut wie die allerbesten Menschen, aber wir sind sicherlich besser als die meisten Mikroskopiker auf diesem Gebiet, gemäß den Standards der Weltgesundheitsorganisation, sagt Delahunt.
Es gibt Hindernisse zu überwinden, bevor das Autoscope dort eingesetzt werden kann, wo es am dringendsten benötigt wird. Das Gerät benötigt Strom, daher ist es in Bereichen, in denen es an ausreichender Stromversorgung mangelt, nutzlos.
Und dann ist da noch die Kostenfrage. Intellectual Ventures Laboratory sucht derzeit nach einem kommerziellen Partner, um die Kosten für das Autoscope auf 1.500 bis 4.000 US-Dollar zu senken. Es ist außerdem geplant, das Autoscope 2016 in weiteren Feldversuchen in Peru und Südostasien zu testen, einschließlich einiger Tests für arzneimittelresistente Malariafälle.