Code für die Heilung – Capgemini Germany

20 Millionen Menschen weltweit leiden an einer Tropenkrankheit, die als Flussblindheit oder Onchozerkose bekannt ist. Sie wird durch parasitäre Würmer verursacht, die durch Mückenstiche 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.

Unsere Talente stärken, um mit KI etwas zu bewirken

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

Frühere GDSCs zielten auch darauf ab, eine nachhaltige Zukunft zu schaffen – Teams arbeiteten an der Überwachung von Pottwalen mithilfe von KI und halfen dem norwegischen Meeresobservatorium, Anomalien im Ozean zu erkennen.

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

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

Die Lösung sollte die Fähigkeit der KI demonstrieren, das Entwicklungsstadium des Wurms im Patienten effektiv zu bestimmen, sowie die Fähigkeit des maschinellen Lernens, den für neue Behandlungen erforderlichen Testprozess zu beschleunigen.

Enge Zusammenarbeit zur Lösung des Problems

Der Wettbewerb wurde vom Team Insights & Data in Indien gewonnen: Utkarsh Prakash, Abhijeet Gorai, Prince Raj und Deepak Pandey, die alle Data Scientists sind. In einem interessanten Wettbewerb zeigte ihre Lösung die beste Genauigkeit beim Testen von Gewebeproben.

Die Freunde kannten sich gut – Utkarsh, Abhijeet, Prince und Deepak kamen alle 2019 zu Capgemini und nahmen an der gleichen Data-Science-Schulung teil, und Abhijeet und Deepak studierten sogar an derselben Universität. „Dies war das zweite Mal, dass wir als Team an der GDSC teilgenommen haben“, sagt Utkarsh. “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 etwa zwei Monate lang eine Stunde Zeit, um an dem Projekt zu arbeiten“, erklärt Prince. “Wir haben uns online getroffen, um unsere neuen Ideen auszutauschen und Lösungen zu finden. Die Motivation für das Team, an dem Wettbewerb teilzunehmen, war die Aussicht, neue Fähigkeiten zu erlernen”, sagt Abhijeet, der uns neue Arbeitsweisen vorstellt, insbesondere Dinge zu identifizieren.

Utkarsh fügt hinzu, dass die medizinische KI ein besonders vielversprechender Sektor ist. „Dieser Bereich entwickelt sich jetzt. Wir wussten, wenn wir mehr über diesen Bereich erfahren könnten, würde uns das bei unserer Karriere helfen, bessere Lösungen für Kunden schaffen und sicherlich dazu beitragen, die Welt zu einem gesünderen Ort zu machen.

Bilder von Strahlenproben wie diesem werden verwendet, um das KI-Modell zu trainieren

Globaler Ideenaustausch

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

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

Eine vielversprechende Zukunft für KI

Das Universitätsklinikum Bonn will die Siegerlösung weiterentwickeln und aus allen Bewerbern die besten Ideen auswählen. Laut Utkarsh sind die Aussichten für KI-Lösungen im breiteren medizinischen Bereich sehr vielversprechend. “Es gibt viele Daten, die nur darauf warten, verwendet zu werden”, sagt er. „Wir haben bereits gesehen, wie man solche Daten nutzen kann, 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, für jeden Objekterkennungsbedarf im medizinischen Bereich – zum Beispiel zum Nachweis von Krebszellen“, sagt er. „Es wird auch in einem Flughafen-Gepäckabfertigungssystem funktionieren, wo eine Artikelerkennung erforderlich ist.

Sehen Sie sich die Ergebnisse an

Ein interessanter Teil des Gewinns des GDSC ist die Belohnung, die es dem Team ermöglicht, seine Lösung zu finden. Als zusätzlichen Bonus erhält das Team neben dem Gewinn einer Reise zum Universitätsklinikum Bonn, um die Arbeit medizinischer Fachkräfte im Kampf gegen die Krankheit zu sehen, eine kostenlose AWS-Zertifizierungsprüfung. Für Utkarsh und seine Kollegen war die ganze Erfahrung sehr erfolgreich. „Der Wettbewerb ist eine fantastische Lernplattform – wir können ihn nicht genug empfehlen. Wir sind sehr stolz darauf, etwas zu bewirken und Ärzten dabei zu helfen, die Welt zu einem gesünderen Ort zu machen.“

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