Rewolucja
w diagnostyce
mikroskopowej

Sztuczna inteligencja (AI) to gorący temat w społeczeństwie ale coraz częściej także w ujęciu zastosowań w medycynie. Współczesne algorytmy potrafią się uczyć. Nauka ta może być nadzorowana przez człowieka, ale często stosowana są modele z uczeniem nienadzorowanym. Musimy jednak wciąż pamiętać, że komputery nie potrafią „myśleć” w czysto ludzkim ujęciu tego słowa, a jednak to intryguje wielu z nas.

Jedno z wiodących zastosowań sztucznej inteligencji dotyczy obszaru automatyzacji interpretacji obrazów. Oprogramowanie może rozpoznać i charakteryzować odnalezione obiekty. Te możliwości zastosowania AI w medycynie jest coraz więcej i jest powszechnie opisywana jako „computer vision”

Wyższość algorytmów nad człowiekiem staje się coraz bardziej widoczna, a metody oparte o AI są coraz częściej i z powodzeniem używane w diagnostyce.

Bazując na pracy warto zaznaczyć, że komputerowo wspomagana diagnostyka mikroskopowa bardzo dobrze radzi sobie w preparatach z rozmazów kału. Ta niejednorodna i wysoce zmienna matryca może przysparzać problemów nawet doświadczonym pracownikom laboratorium.

Doświadczony pracownik szybko i trafnie identyfikuje powszechnie występujące patogeny – ma duże doświadczenie, jakie nabył przygotowując i interpretując wyniki. Warto zaznaczyć że rozpoznają rzadko spotykane obiekty pod mikroskopem obrazy człowiek może się znacznie częściej mylić, a algorytmy odpowiednio wytrenowane zachowują wysokie poziomy trafności niezależnie od czystości występowania określonego pasożyta w rutynowej pracy laboratorium.

Dzisiejsza rutynowa praca w laboratorium parazytologii klinicznej obejmuje często wielogodzinne obserwacja mikroskopowe – badania rozmazów i innych preparatów w których poszukiwane są formy diagnostyczne pierwotniaków i innych pasożytów (link do badania). Naukowcy zauważyli, że ważna jest możliwość odciążenia wzroku i konieczności dokładnej analizy dużej ilości preparatów wolnych od pasożytów lub z formami łatwymi do rozpoznania i występujących powszechnie.