Sukces polskiej uczelni! Ta metoda diagnozuje problem zaledwie w minutę

Uniwersytet Jagielloński dzięki AI opracował szybką metodę rozpoznawania określonych grzybów czy bakterii. Do stworzenia działającego systemu niezbędna była wiedza nie tylko informatyków, ale także mikrobiologów. Na czym to wszystko polega? Wyjaśniamy.

Jedni z różnych przyczyn obawiają się sztucznej inteligencji, inni zaś szukają możliwości, aby wykorzystać w dobry sposób jej potencjał. Do tej drugiej grupy zdecydowanie można zaliczyć grupę ekspertów składających się z mikrobiologów i informatyków Uniwersytetu Jagiellońskiego. Tak oto powstało nowatorskie rozwiązanie, które ma przyspieszyć diagnostykę.

AI kontra bakterie i grzyby. UJ opracował nowe rozwiązanie

Nowoczesne podejście do diagnostyki polega na przesyłaniu do systemu informatycznego zdjęć mikroorganizmów wykonanych pod mikroskopem. Następnie system generuje wynik, wskazując jakie rodzaje patogenu znajdują się na badanej płytce. Jak podkreślają autorzy pomysłu, ta metoda pozwala już w minutę uzyskać potrzebne informacje.

Brzmi dość prosto, ale okazuje się, że zanim docelowo udało się stworzyć działający system, konieczne były interdyscyplinarne badania, które przez 10 lat prowadził specjalny zespół pod nadzorem prof. dr hab. Moniki Brzychczy-Włoch, kierownika Zakładu Molekularnej Mikrobiologii Medycznej UJ oraz dr hab. Bartosza Zielińskiego, prof. UJ, z Instytutu Informatyki i Matematyki Komputerowej UJ.

Choć jak wskazują naukowcy, pierwsze badania szybko przyniosły rezultaty, to problem pojawił się kiedy materiał zawierał wiele mikroorganizmów jednocześnie. 

- W takich sytuacjach identyfikacja gatunków jest trudna, a dla ludzkiego oka niemożliwa. Dopracowanie algorytmów na tym poziomie i uzyskanie satysfakcjonującego poziomu predykcji, czyli przekraczającego 90 procent, uważam za nasze spore osiągnięcie – wyjaśnia dr hab. Bartosz Zieliński, prof. UJ.

Aby lepiej zrozumieć problem, z jakim napotkali się eksperci z krakowskiej uczelni, trzeba odnieść się do kwestii sieci neuronowych wykorzystywanych w AI. Otóż sztuczna inteligencja wykorzystuje rodzaj połączeń podobnych to tych, które występują w ludzkim mózgu.

A zatem, w celu wygenerowania odpowiedzi jednostki obliczeniowe tworzą sieć, dzięki czemu AI uczy się bardziej złożonych struktur, dostarczając coraz to bardziej trafnych odpowiedzi. Jednak, aby do tego doszło, należy wcześniej “nakarmić ją” zbiorem danych i tu powstał jeden problem. 

Krakowscy specjaliści podkreślili, że liczba obrazów klinicznych czy materiałów z hodowli mikroorganizmów była niewielka. Dlatego konieczne było przeprowadzenie wielu prac, by docelowo uzyskać zamierzony efekt.

Nowatorska metoda trafi do klinik? Działa i wciąż się rozwija

Jak informuje uczelnia, dzięki wieloletniej i wytężonej pracy specjalistów ostatecznie udało się osiągnąć sukces. Technologia działa i jest w stanie zidentyfikować konkretny rodzaj patogenu. Na ten moment system potrafi wskazać kilkadziesiąt rodzajów bakterii i grzybów drożdżopochodnych.

Choć autorzy rozpoczęli testowanie z użyciem najbardziej powszechnych patogenów, to wciąż budują bibliotekę mikroorganizmów, dzięki czemu także te rzadziej spotykane okazy nie umkną sztucznej inteligencji.

UJ nie ukrywa, że opracowana metoda pozwala natychmiast uzyskać wynik, dzięki czemu rozwiązanie jest niezwykle cenne w przypadku pacjentów, u których rozwija się niebezpieczne zakażenie, a wciąż nieznana jest przyczyna. Naukowcy podkreślają, że metoda może wspierać pracowników laboratorium, lub być wykorzystywana samodzielnie.

Kolejnym etapem będą badania z udziałem klinicznych materiałów biologicznych oraz dopełnienie wszelkich niezbędnych procedur, aby krakowskie narzędzie diagnostyczne pojawiło się w polskich klinikach.

Magdalena Siraga