Nieuwe microscoop spoort malaria op met behulp van AI

Een nieuwe microscoop kan met behulp van kunstmatige intelligentie (AI) net zo nauwkeurig malariaparasieten opsporen in bloed als menselijke experts die standaard diagnostische processen hanteren. De microscoop kan de druk op microscopisten terugdringen.

Malaria is een infectieziekte veroorzaakt door eencellige parasieten. Het parasiet verspreidt zich via muggen onder mensen. Cijfers het de Wereldgezondheidsorganisatie (WHO) tonen aan dat in 2021 wereldwijd zo’n 247 miljoen besmettingen met malaria ontdekt zijn. Het aantal doden per jaar is niet met zekerheid vast te stellen, maar schat de WHO op 577.000 tot 754.000 per jaar.

Druk op microscopisten verlagen

Door het grote aantal besmettingen zet het opsporen van malaria microscopisten aanzienlijk onder druk. Zo vraagt het identificeren van malariaparasieten om expertise, terwijl de werklast groot is. Een internationaal team van onderzoekers wil deze druk terugdringen. Zij zetten hierbij in op AI.

De onderzoekers combineren AI-software met een geautomatiseerde microscoop. Dankzij deze combinatie kunnen zij malaria op geautomatiseerde wijze detecteren, met een nauwkeurigheid die vergelijkbaar is met die van menselijke experts.

Nauwkeurigheid van 88%

Het onderzoek is uitgevoerd bij de University College London Hospitals, onderdeel van de Britse National Health Services (NHS). De onderzoekers verzamelde 1.200 bloedmonsters van reizigers die uit malariagebieden zijn teruggekeerd naar het Verenigd Koninkrijk (VK). Deze bloedmonsters zijn zowel met de hand als met het AI-systeem beoordeeld. Bij de handmatige analyse zijn in totaal 133 monsters beoordeeld als positief op malaria. Het AI-systeem beoordeelde 99 monsters als positief. Dit vertaalt zich naar een nauwkeurigheid van 88%.

“Met een 88% nauwkeurigheidsgraad bij diagnoses ten opzichte van microscopisten identificeert het IA-systeem malariaparasieten bijna – maar niet helemaal – net zo goed als experts”, zegt Dr Roxanne Rees-Channer, onderzoekers van The Hospital for Tropical Diseases bij UCLH.

‘Grote overwinning voor AI-algoritmes’

“Dit prestatieniveau in een klinische omgeving is een grote overwinning voor AI-algoritmes gericht op malaria. Het geeft aan dat het systeem in de juiste omstandigheden inderdaad een klinisch bruikbare tool kan zijn voor malariadiagnoses.”

Het systeem bestaat uit zowel hardware als software. Zo scant een geautomatiseerd microscoop de bloedmonsters. Algoritmes die specifiek zijn getraind in het herkennen van malariaparasieten controleren de beelden vervolgens. Zo brengen zij niet alleen in beeld of malariaparasieten aanwezig zijn, maar ook in welke hoeveelheden.

Lagere werkdruk en minder kans op menselijke fouten

De voordelen zijn breed, stellen de onderzoekers. Zij wijzen niet alleen op de grote werkdruk op microscopisten, maar ook op vermoeidheid en het risico op menselijke fouten. “Zelfs gespecialiseerde microscopisten kunnen moe worden en fouten maken, zeker als zij onder zware druk staan”, legt Rees-Channer uit. “Geautomatiseerde diagnose van malaria met behulp van AI kan deze druk voor microscopisten verkleinen en een haalbare patiëntlast creëren.”

De onderzoekers benadrukken dat de nauwkeurigheid van hun AI-systeem nog niet op peil is. Zo identificeerde het systeem ten onrechte 122 monsters als positief. In de praktijk kan dit ertoe leiden dat patiënten onnodige medicatie ontvangen. Het AI-systeem moet dan ook worden doorontwikkeld.

Meer informatie is hier beschikbaar.

Auteur: Wouter Hoeffnagel
Foto: Mohamed Nuzrath via Pixabay