英國倫敦大學(xué)學(xué)院Rachel A. McKendry等研究人員開發(fā)出人體免疫缺陷病毒(HIV)快速檢測的深度學(xué)習(xí)方法。該項(xiàng)研究成果近日在線發(fā)表于《自然—醫(yī)學(xué)》。
研究人員使用深度學(xué)習(xí)來分類在南非農(nóng)村獲取的快速HIV測試圖像。使用具有三星SM-P585平板電腦的新開發(fā)圖像捕獲協(xié)議，60個(gè)現(xiàn)場工作者常規(guī)獲取了HIV橫向流量測試。從11374個(gè)圖像的文庫中，深度學(xué)習(xí)算法得以訓(xùn)練，從而可將測試分類為陽性或陰性。作為移動(dòng)應(yīng)用部署算法的試驗(yàn)現(xiàn)場研究表明，與人類經(jīng)驗(yàn)豐富的護(hù)士和新培訓(xùn)的社區(qū)衛(wèi)生工作人員的傳統(tǒng)視覺解釋相比，其敏感度更高(97.8%)和特異性更強(qiáng)(100%) ，并減少了假陽性和假陰性。
這些研究結(jié)果為低收入和中等收入國家進(jìn)行了深度學(xué)習(xí)的診斷新范式，稱為REASSURED診斷。這些診斷有可能為勞動(dòng)力培訓(xùn)、質(zhì)量保證、決策支持和移動(dòng)連接提供促進(jìn)疾病控制策略，從而加強(qiáng)醫(yī)療保健系統(tǒng)效率，并在新興感染方面改善患者結(jié)果和暴發(fā)管理。
標(biāo)簽： HIV 監(jiān)測 學(xué)習(xí) 醫(yī)療
