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Künstliche Intelligenz kann bei der Bekämpfung von TB in abgelegenen Regionen helfen

DIENSTAG, 25. April 2017 (HealthDay News) - Es könnte möglich sein, künstliche Intelligenz zu verwenden, um Tuberkulose bei Menschen zu diagnostizieren, die in Entwicklungsländern leben, eine neue Studie schlägt vor.

TB, unter den Top 10 Todesursachen weltweit, kann auf Röntgenbildern identifiziert werden. Laut den Autoren der Studie fehlen jedoch häufig die Fachkenntnisse, die für die Diagnose und Diagnose von Tuberkulose erforderlich sind, in Gebieten mit hohen Raten von Lungenerkrankungen.

Die Forscher der Thomas Jefferson Universität in Philadelphia verwendeten 1.007 Röntgenaufnahmen von Menschen mit und ohne aktive TB, um künstliche Intelligenzmodelle zu trainieren, um TB auf Röntgenstrahlen zu identifizieren. Es erwies sich als sehr genau - bis zu 96 Prozent - bei der Diagnose von Fällen.

Die Ergebnisse der Studie wurden online veröffentlicht 25. April in der Zeitschrift Radiologie

"Eine künstliche Intelligenz-Lösung, Röntgenbilder für die Anwesenheit von TB interpretieren könnte auf eine kosteneffektive Weise könnte die Reichweite der frühen Identifizierung und Behandlung in Entwicklungsländern zu erweitern ", sagte Co-Autor Dr. Paras Lakhani, ein Assistenzprofessor für Radiologie, sagte in einer Zeitschrift Pressemitteilung.

Künstliche Intelligenz ist ein wachsender Zweig der Informatik, in dem Maschinen Aufgaben ausführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern.

Die Forscher hoffen, die Computermodelle weiter zu verbessern.

"Wir hoffen, dies in einer realen Weltumgebung prospektiv anzuwenden", sagte Lakhani. "Eine künstliche Intelligenz Lösung mit Thorax-Bildgebung kann eine große Rolle bei der Bekämpfung von TB spielen."

Laut der Weltgesundheitsorganisation, haben etwa 10,4 Millionen Menschen im Jahr 2016 Tuberkulose und 1,8 Millionen gestorben.

Weitere Informationen

Die American Lung Association hat mehr auf TB.

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