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 kommt am häufigsten in Afrika südlich der Sahara vor. 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

5. Das 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.

Das vorherige GDSC zielte auch darauf ab, eine nachhaltige Zukunft zu schaffen, indem Teams daran arbeiteten, Pottwale mithilfe von KI zu beobachten und dem norwegischen Meeresobservatorium dabei zu helfen, 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 identifizieren.

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

Die Lösung müsste 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.

Enge Zusammenarbeit bei der Lösung der Herausforderung

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 spannenden Wettbewerb zeigte ihre Lösung die größte Verbesserung bei der Genauigkeit von Gewebeprobentests.

Die Kollegen kannten sich gut – Utkarsh, Abhijeet, Prince und Deepak kamen alle 2019 zu Capgemini und waren in derselben Data-Science-Trainingsgruppe, 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 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. 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 mit neuen Technologien und Arbeitsweisen bekannt machen würde, insbesondere mit der Objekterkennung.

Utkarsh fügt hinzu, dass die medizinische KI ein besonders vielversprechendes Feld ist. „Dieser Bereich boomt gerade. Wir wussten, dass es uns in unserer Karriere helfen würde, mehr über diesen Bereich zu lernen, bessere Lösungen für Kunden bereitzustellen und natürlich dazu beizutragen, die Welt zu einem gesünderen Ort zu machen.

Beispielgewebebilder wie dieses 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 auf der ganzen Welt auszutauschen.

„Obwohl die Teams gegeneinander antraten, tauschten wir in den früheren Runden 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 weiteren medizinischen Bereich sehr vielversprechend. “Es gibt viele Daten, die nur darauf warten, verwendet zu werden”, sagt er. „Wir haben aus erster Hand gesehen, wie man solche Daten nutzt, um effiziente, automatisierte Systeme zu erstellen, die Zeit sparen und es den Forschern ermöglichen, sich auf wichtigere Probleme zu konzentrieren.“

Ein Forscher untersucht Gewebeproben unter einem Mikroskop

Prince erklärt, dass das von ihnen entwickelte Modell breitere Anwendungen haben könnte.

„Unser Lernmodell eignet sich für jeden Datensatz, für jede Objekterkennungsanforderung im medizinischen Bereich – zum Beispiel zum Nachweis von Krebszellen“, sagt er. „Es würde auch in einem Flughafen-Gepäckabfertigungssystem funktionieren, wo eine Objekterkennung erforderlich ist.

Sehen Sie sich die Ergebnisse an

Ein aufregender Teil des Gewinns des 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 die Arbeit von Ärzten im Kampf gegen die Krankheit zu sehen, eine kostenlose AWS-Zertifizierungsprüfung. Die ganze Erfahrung war sehr bereichernd für Utkarsh und seine Kollegen. „Der Wettbewerb ist eine fantastische Lernplattform – wir können ihn nur empfehlen. Wir sind sehr stolz darauf, etwas bewegen zu können und Ärzten dabei zu helfen, die Welt zu einem gesünderen Ort zu machen.“

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