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

Frühere GDSCs hatten auch das Ziel, eine nachhaltige Zukunft zu schaffen – Teams haben daran gearbeitet, Pottwale mithilfe von KI zu entdecken und Norwegens Meeresobservatorium zu unterstützen.

Unser neues Ziel war es, eine KI-basierte Lösung zu entwickeln, die die Plattform Amazon Web Services (AWS) nutzt und in der Lage ist, Bilder von Gewebeproben zu analysieren, um das Vorhandensein parasitärer Würmer zu bestimmen.

Ein Wissenschaftler untersucht Gewebeproben auf das Vorhandensein der parasitären Würmer, die Flussblindheit verursachen

Die Lösung muss die Fähigkeit der KI nachweisen, das Entwicklungsstadium des Wurms bei einem Patienten genau zu diagnostizieren, sowie die Fähigkeit des maschinellen Lernens, den für neue Behandlungen erforderlichen Diagnoseprozess zu beschleunigen.

Enge Zusammenarbeit, um die Herausforderung zu meistern

Der Wettbewerb wurde vom Team Insights & Data India gewonnen: Utkarsh Prakash, Abhijeet Gorai, Prince Raj und Deepak Pandey, die alle Data Scientists sind. In einem spannenden Wettbewerb zeigte ihre Lösung die größte Verbesserung in der Genauigkeit der Analyse von Gewebeproben.

Die Kollegen kannten sich gut – Utkarsh, Abhijeet, Prince und Deepak kamen alle 2019 zu Capgemini und besuchten dieselbe Data-Science-Schulungsklasse, und Abhijeet und Deepak studierten an derselben Universität. „Das war das zweite Mal, dass wir als Team zur GDSC gingen“, 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

Prince erklärt: „Wir nehmen uns am Ende jedes Arbeitstages eine Stunde Zeit, um etwa zwei Monate lang an dem Projekt zu arbeiten. „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. „Wir stehen alle am Anfang unserer Karriere und wir wussten, dass uns dieser Wettbewerb neue Technologien und Arbeitsweisen vorstellen würde, insbesondere die Objekterkennung.

Utkarsh fügt hinzu, dass die medizinische KI ein sehr vielversprechendes Feld ist. „Dieser Bereich wird jetzt erweitert. Wir wussten, dass es uns bei unserer Arbeit helfen, unseren Kunden bessere Lösungen bieten und dazu beitragen würde, die Welt zu einem gesünderen Ort zu machen, wenn wir mehr über diesen Bereich erfahren könnten.

Bilder wie dieses werden verwendet, um ein KI-Modell zu trainieren

Globaler Ideenaustausch

Als Teil der Herausforderung hat die Online-Arbeitsumgebung aktuellen und früheren Teilnehmern ermöglicht, weltweit auf Neuigkeiten und Updates zuzugreifen und Best Practices auszutauschen.

„Obwohl die Teams gegeneinander antraten, teilten wir in den früheren Spielen das Wissen, um bestimmte Herausforderungen zu meistern“, sagt Deepak. „Dadurch wurde sichergestellt, dass jedes Team mit den besten verfügbaren Lösungen arbeitete, was das allgemeine Engagement steigerte.

Eine vielversprechende Zukunft für KI

Das Universitätsklinikum Bonn setzt sich dafür ein, erfolgreiche Lösungen zu fördern und aus allen Bewerbern die besten Ideen auszuwählen. 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 wir solche Daten nutzen können, um effiziente automatisierte Systeme zu erstellen, um Zeit zu sparen und es den Forschern zu ermöglichen, sich auf die wichtigsten Probleme zu konzentrieren.“

Ein Forscher untersucht Gewebeproben unter einem Mikroskop

Prince erklärt, dass das von ihnen erstellte 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 kann auch im Flughafengepäcksystem verwendet werden, wo es notwendig ist, etwas zu finden.

Überprüfen Sie die Ergebnisse

Der aufregende Teil des Gewinns von GDSC ist die Auszeichnung, die es dem Team ermöglicht, seine Lösung live zu sehen. 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-Testversion. Für Utkarsh und seine Kollegen war die ganze Erfahrung sehr bereichernd. „Der Wettbewerb ist eine tolle Lernplattform – wir können ihn nur wärmstens empfehlen. Wir sind sehr stolz darauf, einen Unterschied zu machen und Ärzten dabei zu helfen, die Welt zu einem gesünderen Ort zu machen.

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