Code für die Heilung – Capgemini Germany

Weltweit leiden 20 Millionen Menschen an einer Tropenkrankheit, die als Flussblindheit oder Onchozerkose bekannt ist. Sie wird durch parasitäre Würmer verursacht, die durch den Stich einer Fliege übertragen werden, und ist am häufigsten in Afrika südlich der Sahara. Sie wird als vernachlässigte Tropenkrankheit (NTD) eingestuft und kann zu dauerhafter Erblindung führen, wenn sie nicht wirksam behandelt wird.

Förderung unserer Talente durch künstliche Intelligenz

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

Frühere GDSCs hatten auch das Ziel, eine nachhaltige Zukunft zu schaffen – Teams haben daran gearbeitet, Pottwale mithilfe künstlicher Intelligenz zu beobachten, und dem norwegischen Meeresobservatorium geholfen, Anomalien im Meer zu erkennen.

Unser neues Ziel war die Entwicklung einer KI-basierten Lösung, die die Plattform Amazon Web Services (AWS) nutzt und Bilder von Gewebeproben scannen kann, um das Vorhandensein parasitärer Würmer zu erkennen.

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

Die Lösung muss die Fähigkeit der künstlichen Intelligenz nachweisen, das Entwicklungsstadium des Wurms bei einem Patienten effektiv zu diagnostizieren, sowie die Fähigkeit des maschinellen Lernens, den für neue Behandlungen erforderlichen Testprozess zu beschleunigen.

Eng zusammenarbeiten, um die Herausforderung zu meistern

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

Die Kollegen kannten sich gut – in Utkar kamen Abhijit, Prince und Deepak alle 2019 zu Capgemini und waren in derselben Data-Science-Studiengruppe, und Abhijit und Deepak besuchten sogar dieselbe Universität. „Dies war das zweite Mal, dass wir als Team an der GDSC teilnahmen“, sagt Utkarshi. “Basierend auf unserer Erfahrung und dem Wissen um die Fähigkeiten des anderen, denken wir, dass wir ein gutes Team sind.”

Stecken Sie Ihre Köpfe zusammen

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

Utkarshi fügt hinzu, dass die medizinische künstliche Intelligenz ein besonders vielversprechender Sektor ist. „Diese Gegend boomt jetzt. Wir wussten, wenn wir mehr über dieses Gebiet lernen könnten, würde uns das in unserer Karriere helfen, bessere Lösungen für Kunden ermöglichen und uns natürlich dabei helfen, die Welt zu einem gesünderen Ort zu machen.

Ähnliche Bilder von Gewebeproben werden verwendet, um das KI-Modell zu trainieren

Globaler Ideenaustausch

Als Teil der Herausforderung ermöglichte eine Online-Arbeitsumgebung aktuellen und früheren Teilnehmern, Neuigkeiten und Updates zu erhalten und Best Practices aus der ganzen Welt auszutauschen.

„Obwohl die Teams gegeneinander antraten, haben wir in früheren Runden Informationen darüber ausgetauscht, wie bestimmte Herausforderungen gemeistert werden können“, sagt Deepak. „Dadurch wurde sichergestellt, dass jedes Team an den besten verfügbaren Lösungen arbeitete, was den Input insgesamt erhöhte.

Eine vielversprechende Zukunft für KI

Das Universitätsklinikum Bonn will die Siegerentscheidung weiterentwickeln und aus allen Bewerbern die besten Ideen auswählen. Laut Utkarsh sind die Aussichten für KI-Lösungen im weiteren medizinischen Bereich sehr vielversprechend. “Es gibt viele Daten, die darauf warten, verwendet zu werden”, sagt er. „Wir haben aus erster Hand gesehen, wie man solche Daten nutzt, um effiziente automatisierte Systeme zu erstellen, 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 von ihnen entwickelte Modell auch breitere Anwendungen haben könnte.

„Unser Lernmodell eignet sich für jeden Datensatz, jede Objekterkennungsanforderung im medizinischen Bereich – zum Beispiel zum Nachweis von Krebszellen“, sagt er. “Es wird sogar in einem Gepäckabfertigungssystem auf Flughäfen funktionieren, wo Objekte erkannt werden müssen.”

Sehen Sie sich die Ergebnisse an

Ein aufregender Teil des Gewinns von GDSC ist die Auszeichnung, die es dem Team ermöglicht, zu sehen, wie seine Lösung zum Leben erweckt wird. Als zusätzlichen Bonus erhält das Team neben dem Gewinn einer Reise zum Universitätsklinikum Bonn, um medizinische Fachkräfte bei der Arbeit im Kampf gegen die Krankheit zu sehen, eine kostenlose AWS-Zertifizierungsprüfung. Für Utkarsh und seine Kollegen war die ganze Erfahrung sehr bereichernd. „Der Wettbewerb ist eine fantastische Lernplattform – wir können ihn nicht genug empfehlen. Wir sind sehr stolz darauf, einen Unterschied zu machen und Ärzten zu helfen, die Welt zu einem gesünderen Ort zu machen.”

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