Fraunhofer Austria dhe Instituti AULSS2 Marca Trevigiana në Treviso kanë zhvilluar një metodë të bazuar në inteligjencën artificiale që mund të zvogëlojë ngarkesën e laboratorëve rreth testimit të infeksioneve të traktit urinar.
Infeksionet e traktit urinar zakonisht diagnostikohen me anë të kulturës së urinës: një ekstrakt i mostrës së urinës aplikohet në një pjatë laboratorike dhe ekzaminohet për rritjen e baktereve nën një mikroskop për 24 deri në 48 orët në vijim. Megjithatë, pas kësaj procedure që kërkon shumë kohë, më shumë se dy të tretat e mostrave rezultojnë negative, shkruan burimi Medical Xpress përcjell Gazeta Shneta.
Të jesh në gjendje të filtrosh paraprakisht këto mostra negative do të reduktonte ndjeshëm ngarkesën e punës në laboratorë dhe rezultatet negative të testeve do të ishin të disponueshme shumë më shpejt.
Inteligjenca artificiale (AI), e zhvilluar tani nga ekipet kërkimore austriake dhe italiane, mund të zbulojë mostrat negative më saktë se metodat e mëparshme dhe mund të zvogëlojë ngarkesën e punës në laborator me 16 për qind.
Algoritmi i përdorur bie në kategorinë e të ashtuquajturës AI të interpretueshme: ai informon mjekët që trajtojnë pacientin për arsyet pse ai identifikoi një mostër si negative. Rezultatet e studimit u publikuan në “American Journal of Clinical Pathology”, dhe janë të disponueshme për përdorim të menjëhershëm në makineritë e përshtatshme.
Duke qenë se kërkon shumë kohë për të ekzaminuar çdo mostër të urinës në detaje, shumë spitale tashmë përdorin citometrinë e rrjedhës. Në këtë mënyrë, mjekët mund të bëjnë një përzgjedhje paraprake në mënyrë që mostrat dukshëm negative ose të kontaminuara të mos dërgohen në urinokulturë në radhë të parë. Një pajisje e përdorur gjerësisht për këtë qëllim është “Sysmex Uf-1000i”, të dhënat e të cilit studiuesit i analizuan si pjesë e studimit të tyre.
Kjo pajisje numëron dhe klasifikon grimcat në mostër automatikisht dhe nxjerr më shumë se 40 parametra që më pas mund të përdoren për diagnozë. Metodat e mëparshme për identifikimin e mostrave negative, megjithatë, përdorën vetëm disa nga këto parametra – një fakt ky që dha shtysë për projektin kërkimor.
“Ne donim të shihnim nëse mund t’i përmirësojmë rezultatet duke përfshirë më shumë parametra në vlerësim në vend të vetëm dy ose tre,” shpjegon Giacomo Da Col, kreu i projektit në Fraunhofer Austria.
Algoritmi përfundimtar përdor shtatë nga parametrat e disponueshëm, ka ndjeshmërinë e kërkuar prej 95%, dhe mund të zvogëlojë ngarkesën e laboratorëve me 16% në krahasim me metodat e mëparshme./Gazeta Shneta/