باحثون يطورون نموذج تعلم عميق للكشف عن طفيليات الملاريا

تصف دراسة نُشرت في npj Digital Medicine نموذجاً للتعلم العميق قادرًا على اكتشاف طفيليات الملاريا في دم الإنسان. ويقوم النظام بتحديد أنواع متعددة من الطفيليات المسببة للمرض عبر تحليل الصور المؤتمت.

تتطلب عملية تحديد الملاريا تقليديًا وجود فني مختبر مدرب لفحص عينات الدم مجهريًا. وتعد هذه العملية مستهلكة للوقت وعرضة للأخطاء البشرية، خاصة في حالات الضغط العالي على المستشفيات.

استخدم الباحثون التعلم العميق، وهو نوع من الذكاء الاصطناعي الذي يتعلم الأنماط من بيانات ضخمة، لفحص الصور الرقمية لشرائح الدم. ومن خلال تدريب النموذج على مجموعة واسعة من أشكال الطفيليات، تعلم النظام تحديد الخلايا المصابة تلقائيًا.

هل يمكن لهذه التقنية تسريع عملية التشخيص في المناطق التي لا تزال الملاريا منتشرة فيها؟ توفر هذه التكنولوجيا طريقة محتملة لزيادة دقة وكفاءة الفحوصات الطبية.

تعكس النتائج الحالية تقييمًا لقدرات النموذج داخل بيئة مخبرية. ولا توضح الأبحاث بعد كيفية أداء النظام في العيادات الميدانية النائية أو تكامله مع أجهزة التشخيص الحالية في المستشفيات.