Ein finnisch-schwedischen Forschungsgruppe am Institut für Molekulare Medizin Finnland ( FIMM ) , Universität Helsinki und Karolinska Institutet , Stockholm, hat eine neuartige " Mensch und Maschine " Decision Support System zur Diagnose entwickelt Malaria Infektion. Diese innovative Diagnosehilfe wurde in PLoS ONE Fachzeitschrift beschrieben . Das Verfahren basiert auf der Computer Vision Algorithmen ähnlich denen in Gesichtserkennungssystemen kombiniert mit Visualisierung nur den diagnostisch relevanten Bereichen verwendet wird. Tablet -Computer können im Betrachten der Bilder genutzt werden.
In dieser neu entwickelten Verfahren wird eine dünne Schicht von Blut auf einen Objektträger geschmiert ersten digitalisierten . Analysiert der Algorithmus mehr als 50.000 rote Blutkörperchen pro Probe und ordnet sie nach der Wahrscheinlichkeit einer Infektion. Anschließend erstellt das Programm eine Tafel mit Bildern von mehr als hundert wahrscheinlich infizierten Zellen und zeigt , dass die Tafel an den Benutzer. Die endgültige Diagnose wird von einem Angehörigen der Gesundheitsberufe auf der Grundlage der Bilder sichtbar gemacht .
Durch die Verwendung einer Reihe von bestehenden , bereits diagnostizierten Proben konnten die Forscher zeigen, dass die Genauigkeit dieser Methode war vergleichbar mit den Qualitätskriterien von der Weltgesundheitsorganisation definiert. Im Testeinstellungwurden mehr als 90% der infizierten Proben genau diagnostiziert basierend auf dem Panel. Die wenigen problematischen Proben waren von minderer Qualität und in einer echten Diagnose Einstellung würde zu weiteren Analysen geführt haben .
"Wir behaupten nicht, dass die ganze Malaria Diagnoseprozess könnte oder automatisiert werden sollte . Vielmehr ist es unser Ziel, Methoden, die deutlich weniger arbeitsintensivsind als die traditionellen und haben ein Potential , um den Durchsatz in der Malaria -Diagnostik deutlich steigern zu entwickeln ", so Forschungsleiter Johan Lundin ( MD, PhD ) vom Institut für Molekulare Medizin Finnland, FIMM .
" Die Digitalisierung der Proben benötigte Ausrüstung ist eine Herausforderung in den entwickelten Ländern . In der nächsten Phase des Projektes werden wir das System in Verbindung mit preiswerten Mobil Mikroskopie -Geräte, die unsere Gruppe hat darüber hinaus zu prüfen " , sagte der gemeinsamen Erstautor der Artikel Nina Linder ( MD, PhD ) von FIMM .
Das entwickelte Trägersystem kann in verschiedenen anderen Bereichen der Medizin angewendet werden. Neben anderen Infektionskrankheiten wie Tuberkulose Die Arbeitsgruppe plant, das System her Krebsdiagnostik in Gewebeproben zu testen.
" Es besteht auch ein starker Bedarf für schnelle und genaue Verfahren zur Messung der Malariaparasitenbelastungin einer Probe. Verschiedene Malaria Wirkstoff-Screening -Programme laufen und die Parasitenbelastung in einer großen Anzahl von Proben muss für die Bestimmung der Wirksamkeit von potentiellen Arzneimitteln quantifizieren . Wir sind der Weiterentwicklung der Computeralgorithmen in dieser Studie verwendet, um dieses Bedürfnis zu erfüllen als auch " , Dr. Linder fortgesetzt.
Es gibt mehr als 200 Million neue Malariafälle jedes Jahr . Hochwertige Mikroskopie ist noch die genaueste Methode zum Nachweis von Malaria-Infektion . , Mikroskopie erfordert jedoch gut ausgebildetes Personal und kann sehr zeitaufwendig sein , wenn entsprechend den Empfehlungen durchgeführt werden . Im Jahr 2012 weniger als die Hälfte der vermuteten Malariafälle in Afrika südlich der Sahara erhielt eine Diagnose durch. Die Arbeitsbelastung der Gesundheitspersonal ist übertrieben und trägt damit zur nachweislich geringe Genauigkeit der Mikroskopie .
"Das neue Verfahren zur Bilderzeugung und Analyse können die Point of Care Diagnostik nicht nur Malaria , sondern auch mehrere Krankheiten, bei denen die Diagnose ist abhängig von der Mikroskopie revolutionieren. Die Aktion kann zu" Markt Bruch " im Bereich der Krankheitsdiagnostik führen " , so Prof. Vinod Diwan vom Karolinska Institutet .
Die Studie wurde von der Wissenschaftsorganisation Finska Läkaresällskapet und Dorothea Olivia , Karl Walter och Jarl Walter Perkléns Minne Foundation und dem schwedischen Forschungsrat finanziert.