AI显微镜助血液样本中的疟疾寄生虫计数

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最近,一家中国制造商和比尔·盖茨支持的合资企业宣布计划,将使用深层学习算法的显微镜商业化,在20分钟内自动识别并计算出血液涂片中的疟原虫。在蚊子传播的疾病每年造成近50万万人死亡的时候,AI显微镜可以加快诊断和标准化疟疾的检测。

一个实验版本的AI显微镜已经表明,它能够很好地检测到疟原虫,以满足最高的世界卫生组织显微镜标准,称为能力等级1。该评级意味着它与训练好的显微镜,虽然研究人员指出,一些专家级的显微镜仍然能够胜过自动化系统。

在10月的国际计算机视觉会议上发表的研究成果,启发了一个由比尔·盖茨及其伙伴关系的IntllctualVnturs，以及和名为”Motic”的中国显微镜制造商发起的基金—GlobalGoodFun，将采取下一步的重大商业化步骤。

这种显微镜对追踪东南亚传播的多药耐药性菌株的治疗有特别的帮助。全球健康基金的全球卫生技术总监DavidBll表示:"这种多药耐药性监测有赖于非常可靠的显微镜观察,以观察疟疾药物在血液中的寄生虫数量减少的速度。"我们看到,机器学习可以在这一领域带来更多的精确性和标准化,并使各国能够更有效地实施监测。

这种EasyScanGO显微镜正在研制中,将光场显微镜技术与运行深学习软件的膝上型计算机相结合,可以自动识别导致疟疾的寄生虫。人类实验室的工作人员将主要专注于准备血液样本的幻灯片,在显微镜下查看并验证结果。这是GlobalGoodFun在年11月13日至16在德国杜塞尔多夫举行的MEDICA交易会期间宣布的。

华盛顿贝尔维尤的IntllctualVnturs公司首席研究员BnWilson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数百个血涂片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。Motic在中国的总经理SbastianNunnndorf将此挑战与“在标准足球场上寻找弹珠”相提并论。

全球优秀的研究人员在EasyScanGOAI显微镜上工作。为了训练其检测疟疾的算法，该团队收集并注释了来自世界各地的数千张血液涂片。

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。威尔逊和他的同事甚至要求几个实验室故意准备幻灯片，以便他们能够训练深度学习人工智能在不理想的情况下完成工作。威尔逊说：“就显微镜的机器学习而言，这在疟疾和传染病方面是相当独特的。

原型显微镜扫描每张幻灯片的速度大约与人类专家相当，每张幻灯片要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就可以补充数量有限的训练有素的显微镜观察者，用于确定疟疾和追踪多药耐药性疟疾。Motic公司的Nunnndorf说：“从本质上说，这是一个巨大的效率提升，而不是机器人替代技术人员。

如果EasyScanGO显微镜广泛应用，它们也可以使研究人员受益，帮助其监测传染病传播和药物治疗效果。这是因为自动显微镜可以提供标准化的检测结果，可以在不同地区之间进行多年的直接比较。

深度学习算法的早期测试依赖于定制的显微镜硬件。全球优秀的研究人员目前正在与Motic合作，确保EasyScanGO显微镜的商业版本-部分基于预先存在的“MoticEasyScan”产品线-仍然可以满足世界卫生组织显微镜专家的最高标准。

市场推出的最终价格标签和时间表尚未确定。但是，GlobalGood和Motic预计，价格更接近相对低廉的显微镜价格，而不是高端数字载玻片扫描仪。成本将是许多国家努力防治疟疾和其他传染病蔓延的关键。Nunnndorf说：“为了对这个问题产生真正的影响，定价特别适用于低收入和中等收入国家。

Motic还计划更新EasyScanGO系统软件，以便诊断登革热，南美锥虫病，微丝蚴和镰状细胞贫血等其他疾病。这将建立在使用深度学习AI准确识别疟疾寄生虫的早期成功上。

“最难以确定的疾病-疟疾的成功，为其在任何视野显微镜任务，包括血液膜上常见的其他寄生虫和性状以及其他样品类型例如痰和粪便，等方面的出色表现铺平了道路。“Nunnndorf说。

来源：IEEE

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