オックスフォードの科学者は、単一の鼻または喉のサンプルから 5 分で既知の呼吸器系ウイルスを特定できる、世界初の人工知能を利用した診断ツールを作成しました。
新しい診断テストは、COVID-19 ラテラル フロー テストなどの単一の感染のみを検出できる既存の手順、またはラボベースで労働集約的であるか、迅速で精度の低い既存の手順に取って代わる可能性があります。
ACS Nano に掲載された論文で、DPhil の学生である Nicolas Shiaelis 氏、物理学科の Achillefs Kapanidis 教授、オックスフォード大学の物理学科で客員講師を務めるウォリック大学の Nicole Robb 博士は、新しいウイルスの検出について説明しています。および識別方法。
この研究は、機械学習がウイルスの分類だけでなく株間の識別の速度、精度、および有効性を大幅に向上させる可能性があることを示しています。
ジョン・ラドクリフ病院は、ニコラス・シャエリスとロブ博士と協力して、新しいアプローチを検証しました。 この革新的な検査方法は、分子標識、コンピューター ビジョン、および機械学習を組み合わせて、患者サンプルに存在する病原体を、顔認識ソフトウェアに似ていますが、細菌を対象として、まっすぐに見ることで迅速に検出できるユニバーサルな診断画像プラットフォームを生成します。
初期の研究では、このテストが患者サンプル内の COVID-19 ウイルスを認識できることが示され、その後の研究では、このテストが 97% 以上の精度で 5 分以内にさまざまな呼吸器疾患を検出できることが示されました。
Robb 博士と Nicolas Shiaelis 博士によって設立されたオックスフォード大学のスピンアウト企業である Pictura Bio は、現在、この技術のライセンスを取得しています。 彼らは現在、研究を加速し、医療の最前線に持ち込むための追加資金を求めています。
ロブ博士は、「この冬の呼吸器感染症の症例数は記録的な高さに達し、医療を求める人々の数が増加しています。 これに COVID-19 のバックログ、スタッフ不足、予算の逼迫、人口の高齢化が相まって、NHS とその労働力は計り知れない持続不可能なプレッシャーにさらされています。」
「私たちの診断テストの簡素化された方法は、現在利用可能な他のどのテストよりも迅速で費用対効果が高く、正確で将来性のあるものです。 新しいウイルスを検出したい場合、まったく新しいテストを開発するのではなく、それを認識するようにソフトウェアを再トレーニングするだけで済みます。 私たちの調査結果は、この方法がウイルス診断と呼吸器疾患の蔓延を制御する能力に革命をもたらす可能性を示しています。」 ロブが追加。
また読む： 「起業家として成功するために、ムンバイやバンガロールに移住する必要はありません」と CarDekho の Amit Jain 氏は述べています。
