Code für die Heilung – Capgemini Germany

Weltweit leiden 20 Millionen Menschen an einer Tropenkrankheit, die als Flussblindheit oder Onchozerkose bekannt ist. Sie wird durch einen parasitären Wurm verursacht, der durch den Stich einer Fliege übertragen wird und am häufigsten in Afrika südlich der Sahara vorkommt. Sie wird als vernachlässigte Tropenkrankheit (NTD) eingestuft und kann zu dauerhafter Erblindung führen, wenn sie nicht wirksam behandelt wird.

Unsere Talente befähigen, 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.

Das GDSC hatte sich zuvor auch zum Ziel gesetzt, eine nachhaltige Zukunft zu schaffen – Teams haben daran gearbeitet, Pottwale mithilfe von KI zu beobachten und dem norwegischen Meeresobservatorium bei Anomalien im Ozean zu helfen.

Unser neues Ziel ist die Entwicklung einer KI-basierten Lösung, die die Amazon Web Services (AWS)-Plattform nutzt und Netzwerk-Beispielbilder scannen kann, um das Vorhandensein parasitärer Würmer zu identifizieren.

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

Die Lösung muss die Fähigkeit der KI nachweisen, das Entwicklungsstadium von Würmern bei Patienten effektiv zu diagnostizieren, sowie die Fähigkeit des maschinellen Lernens, den für neue Behandlungen erforderlichen Testprozess zu beschleunigen.

Enge Zusammenarbeit, um diese Herausforderungen zu meistern

Der Wettbewerb wurde vom Team Insights & Data in Indien gewonnen: Utkarsh Prakash, Abhijeet Gorai, Prince Raj und Deepak Pandey, die alle Data Scientists sind. In einem spannenden Wettbewerb zeigten diese Lösungen die größte Verbesserung der Gewebeprobentestgenauigkeit.

Die Kollegen kennen sich – Utkarsh, Abhijeet, Prince und Deepak sind alle 2019 zu Capgemini gekommen und sind in derselben Data-Science-Trainingsgruppe, und Abhijeet und Deepak haben sogar an derselben Universität studiert. „Dies ist das zweite Mal, dass wir als Team an der GDSC teilnehmen“, sagte Utkarsh. “Basierend auf unserer Erfahrung und dem Wissen um die Fähigkeiten des anderen denken wir, dass wir ein gutes Team sind.”

Stecken Sie Ihre Köpfe zusammen

„Wir nehmen uns am Ende jedes Arbeitstages eine Stunde Zeit, um zwei Monate lang an dem Projekt zu arbeiten“, sagte Prince. „Wir treffen uns online, um neue Ideen auszutauschen und Lösungen zu finden. Der Anreiz für das Team, an dem Wettbewerb teilzunehmen, ist die Aussicht, neue Fähigkeiten zu erlernen“, sagt Abhijeet. „Wir stehen alle am Anfang unserer Karriere und wir wissen, dass dieser Wettbewerb uns Neues vorstellen wird Technologien und Arbeitsweisen, insbesondere Erkennungsobjekt.

Utkarsh fügte hinzu, dass die medizinische KI ein vielversprechender Sektor sei. „Dieser Bereich boomt derzeit. Wir wissen, dass es uns in unserer Karriere helfen, bessere Lösungen für unsere Kunden ermöglichen und natürlich dazu beitragen wird, die Welt zu einem gesünderen Ort zu machen, wenn wir mehr über diesen Bereich erfahren können.

Netzwerkbeispielbilder wie diese werden zum Trainieren von KI-Modellen verwendet

Globaler Ideenaustausch

Als Teil der Herausforderung ermöglicht eine Online-Arbeitsumgebung aktuellen und ehemaligen Teilnehmern, weltweit Neuigkeiten und Updates zu erhalten und Best Practices auszutauschen.

„Obwohl Teams gegeneinander antreten, tauschen wir in früheren Runden Informationen darüber aus, wie bestimmte Herausforderungen gelöst werden können“, sagte Deepak. „Dadurch wird sichergestellt, dass jedes Team an der bestmöglichen Lösung arbeitet, was den Input insgesamt erhöht.

Eine vielversprechende Zukunft für KI

Das Universitätsklinikum Bonn will die Siegerlösung entwickeln und aus allen Bewerbern die besten Ideen auswählen. Laut Utkarsh sind die Aussichten für KI-Lösungen im breiteren medizinischen Bereich sehr vielversprechend. „Es gibt viele Daten, die nur darauf warten, verwendet zu werden“, sagte er. „Wir haben aus erster Hand gesehen, wie wir diese Daten verwenden können, um effiziente automatisierte Systeme zu erstellen, um Zeit zu sparen und es den Forschern zu ermöglichen, sich auf wichtigere Probleme zu konzentrieren.“

Forscher untersuchen Gewebeproben unter einem Mikroskop

Prince erklärte, dass das von ihm entwickelte Modell breitere Anwendungen haben könnte.

„Unser Lernmodell eignet sich für jeden Datensatz, für Objekterkennungsanforderungen im medizinischen Bereich – beispielsweise zum Nachweis von Krebszellen“, sagte er. „Es wird sogar in Gepäckabfertigungssystemen von Flughäfen funktionieren, die eine Objekterkennung erfordern.

Ergebnisse anzeigen

Ein aufregender Teil des Sieges von GDSC war die Auszeichnung, die es dem Team ermöglichte, zu sehen, wie die Lösung zum Leben erweckt wurde. 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. Für Utkarsh und seine Kollegen war die ganze Erfahrung lohnend. „Der Wettbewerb ist eine hervorragende Lernplattform – wir können ihn nicht genug empfehlen. Wir sind sehr stolz darauf, etwas zu bewirken und Ärzten dabei zu helfen, die Welt zu einem gesünderen Ort zu machen.

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