Code für die Heilung – Capgemini Germany

Zwanzig Millionen Menschen weltweit leiden an einer Tropenkrankheit namens Flussblindheit oder Onchozerkose. Die Krankheit wird durch parasitäre Würmer verursacht, die durch den Stich einer Fliege übertragen werden, und tritt häufiger in Subsahara-Afrika auf. Sie wird als vernachlässigte Tropenkrankheit (NTD) eingestuft und kann zu dauerhafter Erblindung führen, wenn sie nicht wirksam behandelt wird.

Unsere Talente stärken, um mit künstlicher Intelligenz etwas zu bewirken

Das fünfte 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.

Frühere GDSCs zielten auch darauf ab, eine nachhaltige Zukunft zu schaffen – Teams haben an der Beobachtung von Pottwalen mithilfe künstlicher Intelligenz gearbeitet und dem norwegischen Meeresobservatorium geholfen, 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 scannen kann, um das Vorhandensein parasitärer Würmer zu erkennen.

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

Diese Lösung erfordert den Nachweis der Fähigkeit künstlicher Intelligenz, das Stadium der Wurmentwicklung bei einem Patienten effektiv zu erkennen, 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 Insights & Data-Team in Indien 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 des Gewebeprobentests.

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

Kopf zusammen

„Wir nehmen uns am Ende jedes Arbeitstages eine Stunde Zeit, um etwa zwei Monate lang an dem Projekt zu arbeiten“, erklärt Prince. Wir haben uns online getroffen, um neue Ideen auszutauschen und Lösungen zu finden. Abhijeet sagt, dass die Motivation des Teams, an diesem Wettbewerb teilzunehmen, die Aussicht war, neue Fähigkeiten zu erlernen. Wir alle stehen am Anfang unserer Karriere und wir wussten, dass uns dieser Wettbewerb in neue Technologien und Arbeitsweisen einführen würde, insbesondere in die Objekterkennung.

Utkaresh fügt hinzu, dass die medizinische KI ein sehr vielversprechendes Feld ist. „Dieser Bereich boomt gerade. Wir wussten, wenn wir mehr über diesen Bereich erfahren könnten, würde uns das in unserem Beruf helfen, bessere Lösungen für unsere Kunden bieten und natürlich dazu beitragen, die Welt zu einem gesünderen Ort zu machen.

Beispieltexturbilder wie dieses werden verwendet, um das KI-Modell zu trainieren

Globaler Ideenaustausch

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

„Obwohl die Teams gegeneinander antraten, haben wir in früheren Runden Informationen darüber ausgetauscht, wie bestimmte Herausforderungen gemeistert werden können“, sagt Deepak. „Dadurch wurde sichergestellt, dass jedes Team mit den besten verfügbaren Lösungen arbeitete, und das Gesamtniveau des Inputs wurde erhöht.

Eine vielversprechende Zukunft für künstliche Intelligenz

Das Universitätsklinikum Bonn will die Siegerlösung weiterentwickeln und aus allen Bewerbern die besten Ideen auswählen. Laut Utkaresh sind die Aussichten für KI-Lösungen im breiteren medizinischen Bereich sehr vielversprechend. “Es gibt eine Fülle von Daten, die darauf warten, verwendet zu werden”, sagt er. “Wir haben aus erster Hand gesehen, wie solche Daten verwendet werden können, um effiziente automatisierte Systeme zu erstellen, um Zeit zu sparen und es den Forschern zu ermöglichen, sich auf wichtigere Themen zu konzentrieren.”

Ein Forscher untersucht Gewebeproben unter einem Mikroskop

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

„Unser Lernmodell eignet sich für jeden Datensatz, für jeden Objekterkennungsbedarf im medizinischen Bereich – zum Beispiel zum Nachweis von Krebszellen“, sagt er. Es funktioniert sogar in einem Flughafen-Gepäckfördersystem, wo eine Objekterkennung erforderlich ist.

Sehen Sie sich die Ergebnisse an

Der aufregende Teil des Gewinns des GDSC-Preises besteht darin, das Team seine Lösung sehen zu lassen. Als zusätzlichen Bonus erhält das Team neben dem Gewinn einer Reise zum Universitätsklinikum Bonn, um medizinische Fachkräfte bei der Arbeit im Kampf gegen die Krankheit zu sehen, eine kostenlose AWS-Zertifizierungsprüfung. Für Utkaresh und seine Kollegen war die ganze Erfahrung sehr bereichernd. „Der Wettbewerb ist eine fantastische Lernplattform – wir können ihn nicht genug empfehlen. Wir sind so stolz darauf, etwas zu bewirken und Ärzten dabei zu helfen, die Welt zu einem gesünderen Ort zu machen.“

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