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code für die Heilung

Mit Künstlicher Intelligenz gegen Flussblindheit

Bei unserer jährlichen Global Data Science Challenge halfen fast 900 Teilnehmer aus 31 Ländern einem Universitätsklinikum in Deutschland, die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens zu nutzen, um die Diagnose zu verbessern und neue Behandlungsmethoden für Flussblindheit zu entwickeln.

Zwanzig Millionen Menschen auf der ganzen Welt leiden an einer tropischen Krankheit, die als Flussblindheit oder Onchozerkose bekannt ist. Sie wird durch parasitäre Würmer verursacht, die durch Fliegenstiche übertragen werden, und ist am häufigsten in Afrika südlich der Sahara anzutreffen. Sie wird als vernachlässigte Tropenkrankheit (NTD) eingestuft und kann zu dauerhafter Erblindung führen, wenn sie nicht wirksam behandelt wird.

Die Entwicklung neuer Behandlungsmethoden für diese Krankheit erfordert einen zeitaufwändigen Prozess der Analyse von Gewebeproben, und es mangelt an medizinischen Fachkräften, die über das erforderliche Fachwissen verfügen.

Dies war die Aufgabe, die den Capgemini-Kollegen in aller Welt im Rahmen der diesjährigen Global Data Science Challenge (GDSC) für eine nachhaltige Zukunft gestellt wurde.

Unsere Talente befähigen, mit KI etwas zu bewirken

Der 5. GDSC wurde in Zusammenarbeit mit dem Institut für Medizinische Mikrobiologie, Immunologie und Parasitologie des Universitätsklinikums Bonn ins Leben gerufen, um die weltweiten Bemühungen zur Beseitigung der Flussblindheit in 10 Ländern bis 2030 zu unterstützen.

Frühere GDSCs hatten ebenfalls das Ziel, eine nachhaltige Zukunft zu schaffen – die Teams arbeiteten an der Beobachtung von Pottwalen mit Hilfe von KI und halfen einem norwegischen Meeresobservatorium, Anomalien im Meer zu erkennen.

Unser neues Ziel war es, eine KI-basierte Lösung zu entwickeln, die die Amazon Web Services (AWS)-Plattform nutzt und Bilder von Gewebeproben scannen kann, um das Vorhandensein von parasitären Würmern zu identifizieren.

Ein Experte untersucht Gewebeproben, um das Vorhandensein von parasitären Würmern festzustellen, die Flussblindheit verursachen

Die Lösung müsste die Fähigkeit der KI zur effektiven Diagnose des Entwicklungsstadiums des Wurms im Patienten sowie die Fähigkeit des maschinellen Lernens zur Beschleunigung des für neue Behandlungen erforderlichen Prüfverfahrens nachweisen.

Enge Zusammenarbeit, um die Herausforderung zu meistern

Der Wettbewerb wurde vom Insights & Data-Team in Indien gewonnen: Utkarsh Prakash, Abhijeet Gorai, Prince Raj und Deepak Pandey, die alle Data Scientists sind. In einem spannenden Wettbewerb zeigte ihre Lösung die größte Verbesserung bei der Genauigkeit der Gewebeprobenprüfung.

Die Kollegen kannten sich gut – Utkarsh, Abhijeet, Prince und Deepak kamen alle 2019 zu Capgemini und waren in derselben Data-Science-Trainingsgruppe, und Abhijeet und Deepak haben sogar an derselben Universität studiert.  “Dies war das zweite Mal, dass wir als Team am GDSC teilgenommen haben”, sagt Utkarsh. “Aufgrund unserer Erfahrung und unseres Wissens über die Fähigkeiten des jeweils anderen denken wir, dass wir ein gutes Team sind.”

Die Köpfe zusammenstecken

“Wir haben uns am Ende jedes Arbeitstages eine Stunde Zeit genommen, um an dem Projekt zu arbeiten, und das etwa zwei Monate lang”, erklärt Prince. “Wir trafen uns online, um unsere neuen Ideen auszutauschen und Lösungen zu finden. Der Anreiz für das Team, am Wettbewerb teilzunehmen, war die Aussicht, neue Fähigkeiten zu erlernen, sagt Abhijeet. “Wir stehen alle noch am Anfang unserer Karriere und wussten, dass dieser Wettbewerb uns mit neuen Technologien und Arbeitsweisen vertraut machen würde, insbesondere mit der Objekterkennung.

Utkarsh fügt hinzu, dass die medizinische KI ein besonders erfolgversprechender Sektor ist. “Dieser Bereich boomt gerade jetzt. Wir wussten, wenn wir mehr über diesen Bereich lernen könnten, würde uns das in unserer Karriere helfen, bessere Lösungen für Kunden ermöglichen und natürlich dazu beitragen, die Welt gesünder zu machen.

Gewebeprobenbilder wie dieses werden zum Trainieren des KI-Modells verwendet

Weltweiter Ideenaustausch

Als Teil der Herausforderung ermöglichte eine Online-Arbeitsumgebung den aktuellen und früheren Teilnehmern, Nachrichten und Aktualisierungen zu erhalten und bewährte Lösungen auszutauschen, und zwar weltweit.

“Obwohl die Teams gegeneinander antraten, tauschten wir in den früheren Runden Informationen darüber aus, wie bestimmte Herausforderungen zu bewältigen waren”, sagt Deepak. “So war sichergestellt, dass jedes Team mit den besten verfügbaren Lösungen arbeitete, was das Niveau der Beiträge insgesamt erhöhte.

Eine vielversprechende Zukunft für KI

Das Universitätsklinikum Bonn beabsichtigt, die Lösung der Gewinner weiterzuentwickeln und die besten Ideen aller Bewerber auszuwählen. Utkarsh zufolge sind die Aussichten für KI-Lösungen im weiteren medizinischen Bereich sehr vielversprechend. “Es gibt eine Fülle von Daten, die nur darauf warten, genutzt zu werden”, sagt er. “Wir haben aus erster Hand erfahren, wie man mit solchen Daten effiziente automatisierte Systeme schaffen kann, um Zeit zu sparen und es den Forschern zu ermöglichen, sich auf wichtigere Themen zu konzentrieren.”

Ein Forscher untersucht Gewebeproben unter einem Mikroskop

Prince erklärt, dass das Modell, das sie entwickelt haben, auch breitere Anwendung finden könnte.

“Unser Lernmodell eignet sich für jeden Datensatz, für jede Objekterkennungsanforderung im medizinischen Bereich – zum Beispiel für die Erkennung von Krebszellen”, sagt er. “Es würde sogar in einem Gepäckabfertigungssystem an einem Flughafen funktionieren, wo eine Objekterkennung erforderlich ist.

Die Ergebnisse sehen

Ein spannender Teil des GDSC-Gewinns ist die Auszeichnung, die es dem Team ermöglicht, zu sehen, wie seine Lösung zum Leben erweckt wird. Neben dem Gewinn einer Reise zum Universitätsklinikum Bonn, um die Arbeit der medizinischen Fachkräfte im Kampf gegen die Krankheit zu sehen, erhält das Team als zusätzlichen Bonus die kostenlose AWS-Zertifizierungsprüfung. Für Utkarsh und seine Kollegen hat sich die ganze Erfahrung sehr gelohnt. “Der Wettbewerb ist eine fantastische Plattform zum Lernen – wir können ihn nicht genug empfehlen. Wir sind sehr stolz darauf, etwas zu bewirken und Ärzten dabei zu helfen, die Welt gesünder zu machen.”

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