AI赋能显微镜的实验版本已经显示 ， 它可以很好地检测疟疾寄生虫 ， 以达到世界卫生组织最高显微镜标准 ， 称为能力等级1.该等级意味着它可以与训练有素的显微镜专家 ， 尽管研究人员指出 ， 一些显微镜专家仍然可以胜过自动化系统 。
正在开发的EasyScan GO显微镜将结合明场显微镜技术和运行深度学习软件的笔记本电脑 ， 该软件可以自动识别导致疟疾的寄生虫 。人类实验室的工作人员大多将注意力放在制备血液样本的玻片上 ， 在显微镜下观察并验证结果 。
Intellectual Ventures在华盛顿贝尔维尤的首席研究员本·威尔逊（Ben Wilson）表示 ， 疟疾寄生虫为深度学习算法提出了一个棘手的“罕见的对象问题” ， 通常需要大量的训练数据来准确地识别对象 。
微小的疟疾寄生虫可能只会出现在血涂片的数百个显微镜图像中少数几次 ， 在感染水平非常低的情况下 ， 10万个红细胞中可能只有一个疟疾寄生虫 。
该解决方案需要将深度学习和用于分割图像中感兴趣事物的传统计算机算法相结合 。它还需要大量基于制备的显微镜载玻片的培训数据 。
原型显微镜扫描每张幻灯片的速度大约与专家人类显微镜专家相当 ， 每张幻灯片20分钟 。但威尔逊预计最终能够将扫描时间缩短一半 ， 每张幻灯片只需10分钟 。
更重要的是 ， 即使现有版本的显微镜可以补充有限数量的训练有素的显微镜可用于确定疟疾和追踪多药耐药性疟疾 。Motic公司的Nunnendorf说：“从本质上讲 ， 这是一个巨大的效率提升 ， 而不是实验室技术人员的机器人替代 。
一般性诊断 ， 医生绝对优势击败AI
根据Benton基金会2013年的研究 ， 约三分之一的美国成年人已经通过访问在线网站来检查他们的症状 。哈佛大学医学院的医生Ateev Mehrotra说：“APP和网站”是普通人士常用的诊断工具 。
BMJ（以前称为“英国医学杂志”）在2015年发表的研究中 ， Mehrotra和他的研究小组为23例症状检查者提供了45例标准患者的症状 ， 包括后来诊断为哮喘和疟疾的患者 。该小组发现 ， 约三分之一的时间 ， 检查员列出了正确的诊断 。
在新的实验中 ， 研究人员将检查者的准确性与234名医生、研究人员和居民的准确性进行了比较 。对于每一个案例 ， 至少有20名医生提供了一个在线平台 ， 列出排名前三名的诊断 。
医生们给出正确的诊断结果正确率在72％ ， 而应用程序则为34％ 。
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