كافيا كوبارابو ، مراهقة الذين يعيشون في ولاية فرجينيا ، واستخدام الهاتف الذكي والطابعة ثلاثية الأبعاد والذكاء الاصطناعي تطوير التهاب العين. A نظام التشخيص المحمول ورخيصة للتشخيص اعتلال الشبكية السكري. هذا المرض هو من مضاعفات مرض السكري يضر الأوعية الدموية على شبكية العين ويمكن أن يؤدي إلى إعاقة بصرية.
Kopparapu ، كانت مهتمة بالعلوم طوال حياتها وبعد حضورها ورشة عمل البرمجة التي نظمها المركز الوطني للمرأة وتكنولوجيا المعلومات ، أضافت البرمجة إلى هواياتها.
جد كوبارابوالذي يعيش في الهند ، بدأت تظهر الأعراض من المرض في 2013. غالبًا ما تمر دون أن يلاحظها أحد ، وعلى الرغم من تشخيصها وعلاجها في النهاية ، تدهورت بصره. وفقًا لـ Kopparapu ، من إجمالي 415 مليون شخص يعانون من مرض السكري, ثلثهم سيصابون باعتلال الشبكية السكري، وعلى الرغم من أن الأدوية والجراحة يمكن أن توقف أو حتى تعكس تلف العين إذا تم اكتشافها بمرور الوقت ، فإن لن يتم تشخيص 50٪، نصف المرضى الذين يعانون من أشكال حادة سيصابون بالعمى في غضون خمس سنوات.
«عدم التشخيص هو التحدي الأكبر. في الهند ، هناك برامج ترسل الأطباء إلى القرى والأحياء الفقيرة ، لكن هناك العديد من المرضى والعديد من أطباء العيون فقط.
تساءل عما إذا كان هناك ملف طريقة سهلة وغير مكلفة لتشخيص المرض، وظهرت فكرة Eyagnosis ، وهو نظام يمكن أن يحول إجراء تشخيص طويل ومكلف إلى جلسة تصوير بسيطة. بدأ Kopparapu العمل ، وقضى الكثير من الوقت على Google وأرسل بريدًا إلكترونيًا إلى الأطباء والباحثين ، قبل صياغة خطة. تعاونت مع شقيقها وزميلها في الفصل ، و تستخدم شبكة عصبية تلافيفية (CNN) لتأسيس الذكاء الاصطناعي التشخيصي وراء مرض Eyeagnosis. الشبكات العصبية تحليل مجموعات البيانات الكبيرة والبحث عن أنماط مماثلة ، نظرًا لأن التصميم يشبه النظام البصري للدماغ البشري ، فإن شبكات CNN ممتازة للتصنيف.
استخدمت ResNet-50 ، وهي شبكة CNN طورها باحثو Microsoft ، لبناء شبكتها ، واستخدمت 34.000 جهاز فحص شبكية العين وجدت في قاعدة بيانات ايجين من المعهد الوطني للصحة في أمريكا (NIH) كبيانات التعلم، حتى تتمكن هي وفريقها من تعليم نظام الذكاء الاصطناعي التعرف على علامات المرض في صور العين وإعطاء تشخيص أولي. كانت العديد من الصور في قاعدة البيانات ضعيفة أو غير واضحة ، ولكن وفقًا لـ Kopparapu ، ساعدت هذه التفاصيل في تحسين النظام.
«جودة الصور المستخدمة في تعلم الشبكة العصبية تمثيلية للغاية للظروف التي يمكن الحصول عليها باستخدام الهاتف الذكي«
قام فريقه بتدريب ResNet-50 على الكشف عن اعتلال الشبكية السكري بدقة مثل أخصائي علم الأمراض الحقيقي. كما أنه يكتشف تمدد الأوعية الدموية الدقيقة والأوعية الدموية في كل صورة دون الحاجة إلى حقن صبغة الفلورسنت في العين المشخصة.
الخريف الماضي ، Aditya Jyot Eye وافق مستشفى في مومباي على اختبار تطبيق Eyeagnosis، وفي تشرين الثاني (نوفمبر) ، أرسل أول نموذج أولي مطبوع ثلاثي الأبعاد إلى المستشفى ، وقد تم بالفعل استخدام نظام hإجراء تشخيصات دقيقة لخمسة مرضى.
لا يزال لدى Eyeagnosis طريق طويل لتشخيص عدد هائل من الحالات لإثبات أنه نظام موثوق به. عمليات التحقق من الصحة التي يجب أن يتبعها كل مشروع متعلق بالطب صارمة للغاية وسيكون من الصعب عليك بالتأكيد الحصول على شركة كبيرة تريد مساعدتك. لكن كل هذه الصعوبات لا تنتقص من الإنجاز العظيم لهذا المراهق.