Code für die Heilung – Capgemini Germany

Zwanzig Millionen Menschen weltweit leiden an Flussblindheit oder Onchozerkose, einer Tropenkrankheit. Sie wird durch parasitäre Würmer verursacht, die durch den Stich einer Fliege 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 haben KI eingesetzt, um Pottwale zu überwachen und dabei zu helfen, Anomalien im Ozean am Norwegischen Meeresobservatorium zu erkennen.

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

Experten untersuchen Gewebeproben, um das Vorhandensein von parasitären Würmern festzustellen, die Flussblindheit verursachen.

Die Lösung muss die Fähigkeit der KI 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, um die Herausforderung zu meistern

Das Insights & Data-Team aus Indien gewann den Wettbewerb: Utkarsh Prakash, Abhijeet Gorai, Prince Raj und Deepak Pandey, alle Datenwissenschaftler. 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 waren alle 2019 zu Capgemini gekommen und gehörten demselben Data-Science-Ausbildungsjahrgang an, und Abhijeet und Deepak besuchten dieselbe Universität. Utkarsh sagt: „Dies war das zweite Mal, dass wir als Team an der GDSC teilnahmen. “Basierend auf unserer Erfahrung und dem Wissen um die Fähigkeiten des anderen denken wir, dass wir ein gutes Team sind.”

Haltet die 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. Abhijeet sagt, das Team habe gehofft, neue Fähigkeiten zu erlernen, um am Turnier teilnehmen zu können. „Wir stehen alle am Anfang unserer Karriere und wir wissen, dass uns dieser Wettbewerb neue Technologien und Arbeitsweisen, insbesondere Objekte, vorstellen wird.

Utkarsh fügt hinzu, dass die medizinische KI ein besonders vielversprechendes Feld ist. „Diese Branche boomt derzeit. Wir wissen, dass es uns bei unserer Karriere helfen, bessere Lösungen für Kunden ermöglichen und natürlich dazu beitragen wird, die Welt zu einem gesünderen Ort zu machen, wenn wir mehr über dieses Gebiet lernen können.

Bilder von Gewebeproben wie diese werden verwendet, um KI-Modelle zu trainieren

Ein weltweiter Gedankenaustausch

Als Teil der Herausforderung ermöglichte eine Online-Arbeitsumgebung aktuellen und früheren Teilnehmern, Neuigkeiten, Updates und Best Practices aus 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 ist die Aussicht auf KI-Lösungen im breiteren medizinischen Bereich sehr vielversprechend. „Da draußen gibt es eine Fülle von Daten, die nur darauf warten, erschlossen zu werden“, sagt er. „Wir haben aus erster Hand gesehen, wie man solche Daten nutzt, 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 ihm entwickelte Modell auch breitere Anwendungen haben könnte.

„Unser Lernmodell eignet sich für jeden Datensatz, der Objekterkennung im medizinischen Bereich braucht – zum Beispiel um Krebszellen zu erkennen“, sagt er. „Es wird auch in Gepäckabfertigungssystemen von Flughäfen funktionieren, wo Gegenstände durchsucht werden müssen.

Sehen Sie sich die Ergebnisse an

Ein aufregender Teil des GDSC-Gewinns ist die Auszeichnung, die es dem Team ermöglicht, zu sehen, wie seine Lösung Wirklichkeit wird. Als zusätzlichen Bonus erhält das Team neben dem Gewinn einer Reise zum Universitätsklinikum Bonn, um die Arbeit medizinischer Fachkräfte im Kampf gegen Krankheiten zu sehen, eine kostenlose AWS-Zertifizierungsprüfung. Die ganze Erfahrung war für Utkarsh und seine Kollegen sehr bereichernd. „Der Wettbewerb ist eine fantastische Lernplattform – wir können ihn nur wärmstens empfehlen. Wir sind sehr stolz darauf, einen Unterschied zu machen und Ärzten zu helfen, die Welt zu einem gesünderen Ort zu machen.”

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