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研究人員開(kāi)發(fā)出基于NVIDIA技術(shù)的AI模型用于檢測(cè)瘧疾

NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解決方案 ? 來(lái)源:NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解決方案 ? 2025-04-25 09:58 ? 次閱讀
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瘧疾曾一度在委內(nèi)瑞拉銷聲匿跡,但如今正卷土重來(lái)。研究人員已經(jīng)訓(xùn)練出一個(gè)模型來(lái)幫助檢測(cè)這種傳染病。

委內(nèi)瑞拉的淘金活動(dòng)致使瘧疾卷土重來(lái),不過(guò)研究人員開(kāi)發(fā)的 AI 模型有望解決這一難題。

在委內(nèi)瑞拉的玻利瓦爾州,為在水域開(kāi)采金礦而進(jìn)行的森林砍伐擾亂了蚊子的種群分布,蚊子叮咬礦工,使他們感染上了致命的瘧原蟲(chóng)。

1961 年,委內(nèi)瑞拉被世界衛(wèi)生組織認(rèn)證為無(wú)瘧疾國(guó)家。據(jù)世界衛(wèi)生組織統(tǒng)計(jì),2023 年全球約有 2.63 億瘧疾病例,59.7 萬(wàn)人因瘧疾死亡。

在委內(nèi)瑞拉的這一波瘧疾疫情中,受影響的地區(qū)多為農(nóng)村,這些地區(qū)診所數(shù)量有限,缺乏專業(yè)的顯微鏡檢測(cè)人員。

不過(guò),醫(yī)學(xué)與科技交叉領(lǐng)域的研究人員借助 AI 和 NVIDIA GPU,找到了應(yīng)對(duì)之策。他們近期在《自然》雜志上發(fā)表了一篇論文,介紹了一種可以自動(dòng)檢測(cè)血液樣本中瘧原蟲(chóng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)。

25 歲的 Diego Ramos-Brice?o 擁有工程學(xué)學(xué)士學(xué)位,目前正在攻讀醫(yī)學(xué)博士學(xué)位。他表示:“在委內(nèi)瑞拉,瘧疾曾經(jīng)幾乎完全消失,但去年出現(xiàn)了大約 13.5 萬(wàn)個(gè)病例?!?/p>

識(shí)別血液樣本中的瘧原蟲(chóng)

參與這項(xiàng)工作的研究人員包括 Ramos-Brice?o、Alessandro Flammia-D’Aleo、Gerardo Fernández-López、Fhabián Carrión-Nessi 和 David Forero-Pe?a。他們運(yùn)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)識(shí)別厚血膜涂片中的惡性瘧原蟲(chóng)和間日瘧原蟲(chóng),準(zhǔn)確率高達(dá) 99.51%。

為了開(kāi)發(fā)該模型,研究團(tuán)隊(duì)從孟加拉國(guó)吉大港醫(yī)學(xué)院附屬醫(yī)院獲取了一個(gè)數(shù)據(jù)集,其中包含 5941 張標(biāo)記好的厚血膜涂片顯微鏡圖像。他們對(duì)該數(shù)據(jù)集進(jìn)行了處理,然后據(jù)此創(chuàng)建了近 19 萬(wàn)張標(biāo)記圖像。

Ramos-Brice?o 介紹說(shuō):“我們希望這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能學(xué)習(xí)瘧原蟲(chóng)的形態(tài)。為此,我們提取了近 6000 張顯微鏡圖像中的所有瘧原蟲(chóng)形態(tài)。經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)和分割處理,最終得到近 19 萬(wàn)張圖像用于模型訓(xùn)練?!?/p>

這篇研究論文指出,傳統(tǒng)顯微鏡檢測(cè)方法在檢測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確性和一致性方面存在局限性,而該模型恰好能彌補(bǔ)這些不足。

利用游戲 GPU 和 CUDA進(jìn)行模型訓(xùn)練與推理

在模型訓(xùn)練階段,該瘧疾研究團(tuán)隊(duì)借助了指導(dǎo)其科研的計(jì)算機(jī)科學(xué)教師提供的一塊RTX 3060 GPU。

Ramos-Brice?o 表示:“我們使用了 PyTorch Lightning 框架和NVIDIA CUDA加速技術(shù)。與 CPU 相比,它能實(shí)現(xiàn)高效的并行計(jì)算,大大加快矩陣運(yùn)算和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)備工作?!?/p>

他還提到,在推理階段,這類 GPU 只需幾秒鐘就能根據(jù)血液樣本做出瘧疾診斷。

他分享道,缺乏專業(yè)顯微鏡檢測(cè)人員的診所可以使用該模型,輸入自有數(shù)據(jù)進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)。這樣一來(lái),該模型就能針對(duì)診所提交的圖像類型、自動(dòng)處理光照條件等因素,從而實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)診斷的出色性能。

Ramos-Brice?o 表示:“對(duì)于那些遠(yuǎn)離城市、資源匱乏的地區(qū)而言,這或許是解決瘧疾問(wèn)題的好方法?!?/p>

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原文標(biāo)題:研究人員開(kāi)發(fā)新的 AI 模型,用于檢測(cè)在委內(nèi)瑞拉淘金熱中卷土重來(lái)的瘧疾

文章出處:【微信號(hào):NVIDIA-Enterprise,微信公眾號(hào):NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解決方案】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

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