導讀 由倫敦大學學院和非洲健康研究所 (AHRI) 研究人員開發(fā)的開創(chuàng)性技術(shù)可以改變準確解釋 HIV 檢測結(jié)果的能力，尤其是在低收入和中等收入國
由倫敦大學學院和非洲健康研究所 (AHRI) 研究人員開發(fā)的開創(chuàng)性技術(shù)可以改變準確解釋 HIV 檢測結(jié)果的能力，尤其是在低收入和中等收入國家。
UCL 倫敦納米技術(shù)中心和 AHRI 的學者使用深度學習(人工智能/AI)算法來提高衛(wèi)生工作者在南非農(nóng)村使用橫向流動測試診斷 HIV 的能力。
他們的研究結(jié)果今天發(fā)表在Nature Medicine 上，涉及對現(xiàn)場獲得的 HIV 檢測結(jié)果的第一次也是最大的研究，這些研究已應用機器學習(AI) 幫助將它們分類為陽性或陰性。
全世界每年進行超過 1 億次 HIV 檢測，這意味著即使質(zhì)量保證的微小改進也可能通過降低誤報和誤報的風險來影響數(shù)百萬人的生活。
通過利用手機傳感器、攝像頭、處理能力和數(shù)據(jù)共享功能的潛力，該團隊開發(fā)了一款應用程序，可以從最終用戶在移動設備上拍攝的圖像中讀取測試結(jié)果。它還可以向公共衛(wèi)生系統(tǒng)報告結(jié)果，以便更好地收集數(shù)據(jù)和持續(xù)護理。
橫向流動測試或快速診斷測試 (RDT) 在整個 大流行期間得到使用，并在疾病控制和篩查中發(fā)揮重要作用。
雖然它們提供了一種快速簡便的臨床環(huán)境之外的測試方法，包括自我測試，但有時對于外行人來說，對測試結(jié)果的解釋可能具有挑戰(zhàn)性。
標簽： AI應用程序
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