Kavya Kopparapu วัยรุ่น อาศัยอยู่ในเวอร์จิเนียใช้สมาร์ทโฟนเครื่องพิมพ์ 3 มิติและปัญญาประดิษฐ์ พัฒนาสายตา. ระบบวินิจฉัยแบบพกพา และราคาถูกในการวินิจฉัย จอประสาทตาเบาหวาน. โรคนี้เป็นโรคแทรกซ้อนของเบาหวานนั่นเอง ทำลายหลอดเลือด บนจอประสาทตาของบุคคลและอาจนำไปสู่ความบกพร่องทางสายตา
Kopparapu สนใจวิทยาศาสตร์มาตลอดชีวิตและหลังจากเข้าร่วมเวิร์กช็อปการเขียนโปรแกรมที่จัดโดย National Center for Women and Information Technology เธอได้เพิ่มการเขียนโปรแกรมให้กับงานอดิเรกของเธอ
ปู่ของกปปสที่อาศัยอยู่ในอินเดีย เริ่มแสดงอาการ ของโรคใน 2013. มักไม่มีใครสังเกตเห็นและแม้ว่าจะได้รับการวินิจฉัยและรักษาในที่สุด การมองเห็นของเขาแย่ลง. อ้างอิงจาก Kopparapu จากทั้งหมด ผู้ป่วยเบาหวาน 415 ล้านคน, หนึ่งในสามจะเกิดภาวะเบาหวานขึ้นตาและถึงแม้ว่าการใช้ยาและการผ่าตัดจะสามารถหยุดหรือแม้กระทั่งการทำลายดวงตาได้ 50% จะไม่ได้รับการวินิจฉัยครึ่งหนึ่งของผู้ป่วยที่มีอาการรุนแรงจะตาบอดในห้าปี
“ การขาดการวินิจฉัยเป็นความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่สุด ในอินเดียมีโครงการที่ส่งแพทย์ไปยังหมู่บ้านและชุมชนแออัด แต่มีผู้ป่วยจำนวนมากและมีเพียงจักษุแพทย์จำนวนมาก
เขาสงสัยว่ามีไฟล์ วิธีที่ง่ายและราคาไม่แพงในการวินิจฉัยโรคและแนวคิดเรื่อง Eyagnosis ก็เกิดขึ้นซึ่งเป็นระบบที่สามารถเปลี่ยนขั้นตอนการวินิจฉัยที่ยาวนานและมีราคาแพงให้กลายเป็นเซสชั่นภาพถ่ายง่ายๆ Kopparapu ต้องทำงานใช้เวลาส่วนใหญ่ใน Google และส่งอีเมลถึงแพทย์และนักวิจัยก่อนกำหนดแผน เธอร่วมมือกับพี่ชายและเพื่อนร่วมชั้นและ ใช้โครงข่ายประสาทเทียม (CNN) เพื่อสร้าง AI การวินิจฉัยที่อยู่เบื้องหลัง Eyeagnosis โครงข่ายประสาท วิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่และมองหารูปแบบที่คล้ายกัน เนื่องจากการออกแบบมีลักษณะคล้ายกับระบบการมองเห็นของสมองมนุษย์ CNN จึงเหมาะสำหรับการจำแนกประเภท
ใช้ ResNet-50 ซึ่งเป็น CNN ที่พัฒนาโดยนักวิจัยของ Microsoft เพื่อสร้างเครือข่ายและใช้ไฟล์ เครื่องสแกนจอประสาทตา 34.000 เครื่อง พบในไฟล์ ฐานข้อมูล อายยีน จากสถาบันสุขภาพแห่งชาติในอเมริกา (NIH) เป็นข้อมูลการเรียนรู้ดังนั้นเธอและทีมของเธอจึงสามารถสอนระบบ AI ให้จดจำสัญญาณของโรคในภาพถ่ายของดวงตาและวินิจฉัยเบื้องต้นได้ ภาพจำนวนมากในฐานข้อมูลมีการเปิดเผยไม่ดีหรือเบลอ แต่จากข้อมูลของ Kopparapu รายละเอียดนี้ได้ช่วยปรับปรุงระบบ
«คุณภาพของภาพที่ใช้ในการเรียนรู้โครงข่ายประสาทเทียมเป็นตัวแทนของเงื่อนไขที่จะได้รับจากการใช้สมาร์ทโฟน«
ทีมของเขาฝึกฝน ResNet-50 ถึง ตรวจหาเบาหวานขึ้นตาได้แม่นยำเหมือนอายุรเวชจริงๆ. นอกจากนี้ยังตรวจพบ microaneurysms และหลอดเลือดในแต่ละภาพโดยไม่จำเป็นต้องฉีดสีย้อมเรืองแสงเข้าไปในตาที่วินิจฉัย
ฤดูใบไม้ร่วงที่ผ่านมา Aditya Jyot Eye โรงพยาบาลในมุมไบตกลงที่จะทดสอบแอป Eyeagnosisและในเดือนพฤศจิกายนได้ส่งต้นแบบที่พิมพ์ 3 มิติเครื่องแรกไปยังโรงพยาบาลและระบบได้ทำการพิมพ์แล้วทำการวินิจฉัยที่ถูกต้องสำหรับผู้ป่วยห้าราย.
การวินิจฉัยโรคตามีวิธีการที่ยาวนานในการวินิจฉัยกรณีจำนวนมหาศาลเพื่อพิสูจน์ว่าเป็นระบบที่เชื่อถือได้ กระบวนการตรวจสอบความถูกต้องที่โครงการใด ๆ ที่เกี่ยวข้องกับยาต้องปฏิบัติตามนั้นเข้มงวดมากและแน่นอนว่าจะเป็นเรื่องยากสำหรับคุณที่จะให้ บริษัท ขนาดใหญ่ต้องการช่วยเหลือ แต่ความยากลำบากทั้งหมดนี้ไม่ได้หันเหไปจากความสำเร็จอันยิ่งใหญ่ของวัยรุ่นคนนี้