Code für die Heilung – Capgemini Germany

20 Millionen Menschen weltweit leiden an einer Tropenkrankheit namens Flussblindheit oder Onchozerkose. Es wird durch Parasiten verursacht, die durch den Stich einer Fliege übertragen werden, und ist am häufigsten in Subsahara-Afrika. Sie wird als vernachlässigte Tropenkrankheit (NTD) eingestuft und kann zu dauerhafter Erblindung führen, wenn sie nicht wirksam behandelt wird.

Unsere Talente stärken, um mit KI etwas zu bewirken

Das 5. GDSC wurde in Zusammenarbeit mit dem Institut für Medizinische Mikrobiologie, Immunologie und Parasitologie des Universitätsklinikums Bonn gegründet, um die weltweiten Bemühungen zur Beseitigung der Flussblindheit in 10 Ländern bis 2030 zu unterstützen.

In der Vergangenheit hatten GDSCs das Ziel, eine nachhaltige Zukunft zu schaffen – Teams haben daran gearbeitet, KI zur Beobachtung von Pottwalen einzusetzen und norwegischen Meeresobservatorien dabei zu helfen, Anomalien im Meer zu erkennen.

Unser neues Ziel war die Entwicklung einer KI-basierten Lösung, die die Plattform Amazon Web Services (AWS) nutzt und Bilder von Gewebeproben scannt, um das Vorhandensein parasitärer Würmer zu erkennen.

Ein Spezialist untersucht Gewebeproben, um das Vorhandensein der parasitären Würmer festzustellen, die Flussblindheit verursachen.

Die Lösung sollte die Fähigkeit der KI demonstrieren, das Wachstumsstadium des Wurms im Patienten effektiv zu diagnostizieren, sowie die Fähigkeit des maschinellen Lernens, den für neue Behandlungen erforderlichen Testprozess zu beschleunigen.

Enge Zusammenarbeit, um sich der Herausforderung zu stellen

Der Wettbewerb wurde vom Team India Insights and Data gewonnen: Utkarsh Prakash, Abhijeet Gorai, Prince Raj und Deepak Pandey, alle Datenwissenschaftler. In einem spannenden Wettbewerb zeigte ihre Lösung die größte Verbesserung bei der Genauigkeit von Gewebeprobentests.

Die Kollegen kannten sich gut – Utkarsh, Abhijeet, Prince und Deepak kamen alle 2019 zu Capgemini und waren in derselben Data-Science-Trainingsgruppe, und Abhijeet und Deepak besuchten dieselbe Universität. „Dies war das zweite Mal, dass wir als Team an der GDSC teilgenommen haben“, sagt Utkarsh. “Basierend auf unserer Erfahrung und dem Wissen um die Fähigkeiten des anderen denken wir, dass wir ein gutes Team sind.”

Stecken Sie Ihre Köpfe zusammen

„Zwei Monate lang nehmen wir uns am Ende jedes Arbeitstages eine Stunde Zeit, um an dem Projekt zu arbeiten“, sagt Prince. „Wir haben uns online getroffen, um unsere neuen Ideen auszutauschen und Lösungen zu finden. Die Motivation für das Team, an dem Wettbewerb teilzunehmen, war die Möglichkeit, neue Fähigkeiten zu erlernen“, sagt Abhijet.

Utkarsh fügt hinzu, dass die medizinische KI ein besonders vielversprechendes Feld ist. „Dieser Bereich boomt gerade. Wir wissen, dass es unserem Beruf helfen, bessere Lösungen für Kunden ermöglichen und natürlich dazu beitragen wird, die Welt zu einem gesünderen Ort zu machen, wenn wir mehr darüber lernen können.“

Solche Gewebeprobenbilder werden verwendet, um das KI-Modell zu trainieren

Internationaler Gedankenaustausch

Als Teil der Herausforderung ermöglichte ein Online-Arbeitsbereich aktuellen und früheren Teilnehmern, Neuigkeiten, Updates und Best Practices auf der ganzen Welt auszutauschen.

„Obwohl die Teams gegeneinander antraten, haben wir in den vorherigen Runden Informationen darüber ausgetauscht, wie einige Herausforderungen gemeistert werden können“, sagt Deepak. „So wird sichergestellt, dass jedes Team mit den gefundenen Lösungen arbeitet, was den Input insgesamt erhöht.

Eine vielversprechende Zukunft für KI

Das Universitätsklinikum Bonn will die Siegerlösung weiterentwickeln und aus allen Bewerbern die besten Ideen auswählen. Laut Utkarsh sind die Aussichten von KI-Lösungen im weiteren Bereich der Medizin sehr vielversprechend. “Es gibt eine Menge Informationen da draußen, die darauf warten, erschlossen zu werden.” “Wir haben aus erster Hand gesehen, wie solche Daten verwendet werden können, um effektive automatisierte Systeme zu erstellen, um Zeit zu sparen und es den Forschern zu ermöglichen, sich auf wichtigere Themen zu konzentrieren.”

Der Forscher untersucht die Gewebeproben unter einem Mikroskop

Prince erklärt, dass das von ihnen erstellte Modell breitere Anwendungen haben könnte.

„Unser Lernmodell eignet sich für jeden Datensatz, für jede Objekterkennungsanforderung im medizinischen Bereich – zum Beispiel um Krebszellen zu identifizieren.“ „Es funktioniert auch in Gepäckabfertigungssystemen an Flughäfen, wo eine Objekterkennung erforderlich ist.

Sehen Sie sich das Ergebnis an

Der aufregende Teil des Gewinns des GDSC ist der Preis, der es dem Team ermöglicht, die Lösung zum Leben zu erwecken. Als zusätzlichen Bonus erhält das Team neben dem Gewinn einer Reise zum Universitätsklinikum Bonn, um die Arbeit medizinischer Fachkräfte im Kampf gegen die Krankheit zu sehen, eine kostenlose AWS-Zertifizierungsprüfung. Für Utkarsh und seine Kollegen war die ganze Erfahrung sehr bereichernd. „Der Wettbewerb ist eine fantastische Lernplattform – wir können ihn nicht genug empfehlen. Wir sind sehr stolz darauf, einen Unterschied zu machen und Ärzten zu helfen, die Welt zu einem gesünderen Ort zu machen.”

Source

Auch Lesen :  Weltkriegsbombe in Wiesbaden mit Verzögerung entschärft | hessenschau.de

Leave a Reply

Your email address will not be published.

In Verbindung stehende Artikel

Back to top button