高中女孩开发 AI 系统诊断祖父的眼病

 高中女孩开发 AI 系统诊断祖父的眼病

当16岁的kavyakopparapu没有参加会议,演讲,主持学校的生物信息学协会,组织一个研究研讨会,弹钢琴,经营非营利,她担心如何与她所有的空闲时间。

这是2016年6月,在她高中的初中之后,kopparapu正在寻找一个将使用她的计算机科学技能的新项目。她的想法很快变成了她的祖父,她住在印度东部海岸的一个小城市。

2013年,他开始出现糖尿病视网膜病变症状,这是糖尿病的并发症,损害视网膜血管,并导致失明。最后他被诊断和治疗,但在他的视力恶化之前。然而,他很幸运:虽然药物和手术等治疗可以阻止或甚至扭转眼睛损伤,如果疾病被早期发现,大多数病人从来没有得到护理。

kopparapu知道心脏的统计数据:全世界有4.15亿糖尿病患者,三分之一将发展视网膜病变。50%将被确诊。在严重形式的病人中,有一半将在五年内失明。大多数会很穷。

“缺乏诊断是最大的挑战,”kopparapu说。“在印度,有一些项目将医生送到村庄和贫民窟,但有很多病人,只有这么多的眼科医生。“如果有一个便宜、容易的方法当地临床医生找到新病例并转诊到医院?

这是eyeagnosis的起源,一个智能手机应用程序加上3d打印的镜头,试图改变诊断程序,从一个2小时的考试,需要一个多美元的视网膜成像器到一个手机的快速照片快照。

kopparapu和她的团队——包括她15岁的弟弟neeyanth和她的高中同学贾斯汀·张——训练了一个人工智能系统,在眼睛照片中识别糖尿病视网膜病变的迹象,并提供初步诊断。上个月,她在纽约市的o 'Reilly人工智能会议上展示了该系统。

“该装置是使筛选更有效和更广泛的人口的理想,”国家卫生研究院的视觉疾病专家j.菲尔丁说。其他研究小组,包括谷歌和peekvision,最近宣布了类似的系统,但hejtmancik对学生的独创性印象深刻。“这些孩子把东西放在一起是一种很好的方式,比大多数[研究人员设计的系统]便宜和简单——顺便说一下,他们都有高级学位!"

kopparapu一直有一个科学的头脑。在弗吉尼亚州的赫恩登,她和她的兄弟建立了k .'nex的创作,观看了流言终结者和宇宙,并在早餐上一起阅读科学美国人。但是,她直到参加国家妇女和信息技术中心举办的一个节目讲习班,才迷上电脑。“我回家自学了Java、html、python、c,”她说。“我妈妈不得不让我离开电脑。我忘了吃。"

在高中,她上过计算机科学课,然后是计算机视觉,然后是人工智能——但她很难意识到在每个班里,她是少数几个女孩之一。她决定成立一个组织,赋予女孩追求计算机科学的能力。“我认为问题不是缺乏激情,”她说。“我觉得我不够好。”。“她建立了女孩计算联盟,向赞助商如亚马逊网络服务公司和哈维马德学院院长等争取赞助,现在为贫困儿童举办编码研习班。”。

eyeagnosis开始是最大的努力这些天。“我在谷歌上了很多”kopparapu说。她还发送了很多电子邮件——到眼科医生、计算病理学家、生物化学家、流行病学家、神经学家、物理学家和机器学习专家。然后她制定了一个计划。

首先,她的团队致力于诊断AI,选择使用一种称为卷积神经网络( CNN)的机器学习架构。神经网络是最近人工智能爆炸的背后,包括语音识别、机器翻译和图像字幕的进步。他们通过解析大量的数据(比如数百万的猫照片),并寻找相似的模式,获得这些技能。

美国有线电视新闻网特别擅长于图像分类,因此它们的设计与大脑的视觉系统相似。信息通过称为节点的“神经元”的分层层;随着每一层,网络认识到越来越抽象的特征:像素变成边缘变成形状成为物体。“这有点好笑,我们正在使用一个基于视网膜系统如何诊断视网膜疾病的系统,”kopparapu说。

她选择了一个由微软研究人员开发的现成的模型,而不是从头构建网络,名为resnet -50。但是为了教导系统识别眼睛疾病,她需要训练数据。

她在NIH的恶业个呢数据库中发现了数据,其中包括34,000次视网膜扫描。许多这些图像,在不同类型的摄像机下拍摄,模糊或暴露不清楚。“但是这实际上是一件好事,”kopporapu说。“它非常能代表你使用智能手机所得到的真实世界的情况。"

到2016年8月,她的团队已经训练了resnet -50,以发现糖尿病视网膜病变与人类病理学家的准确性。到10月,她与在孟买的阿迪蒂亚jyot眼科医院作出了安排,测试eyeagnosisapp,它不仅检测疾病,而且还突出血管和图像——通常涉及向患者的血液注入荧光染料的过程。“我们试图让一个眼科医生尽可能容易地查看所有信息,并说'这是我的最终诊断。" " "

在11月,她将她的第一个三维打印的原型系统的镜头送到医院。当安装在智能手机上时,镜头聚焦电话的扩散,以off为中心的闪光灯最好地照亮视网膜。完整的eyeagnosis系统已经在医院的五个病人进行了试验,在每个病例中,它做出了准确的诊断。

国家卫生研究院,NIH的专家,注意到有一条漫长的路要临床收养。“她需要的是大量的临床数据,表明在各种情况下,[ eyeagnosis]是可靠的:在眼科医院,在农村,在印度的野外诊所,”他说。

然而,hejtmancik认为该系统具有真正的商业潜力。他说,唯一的问题是,这么便宜,大公司可能看不到利润率的潜力。但是,你的负担能力“正是你想要在医疗护理,在我的意见,”他说。

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