Weltweit leiden 20 Millionen Menschen an einer Tropenkrankheit, die als Flussblindheit oder Onchozerkose bekannt ist. Sie wird durch parasitäre Würmer verursacht, die durch Fliegenstiche übertragen werden, und ist am häufigsten in Afrika südlich der Sahara. Sie wurde als vernachlässigte Tropenkrankheit (NTD) eingestuft und kann zu dauerhafter Erblindung führen, wenn sie nicht wirksam behandelt wird.
Die Entwicklung neuer Therapien für diese Krankheit erfordert einen zeitaufwändigen Prozess der Analyse von Gewebeproben, und es fehlt an medizinischem Fachpersonal mit dem erforderlichen Fachwissen.
Das war die Aufgabe, die Capgemini-Kollegen auf der ganzen Welt im Rahmen der diesjährigen Global Data Science Challenge (GDSC) für eine nachhaltige Zukunft gestellt wurde.
Unsere Talente stärken, um mit künstlicher Intelligenz 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 daran gearbeitet, Pottwale mithilfe künstlicher Intelligenz zu beobachten und einem norwegischen Meeresobservatorium dabei zu helfen, Anomalien im Meer zu erkennen.
Unser neues Ziel war es, eine KI-basierte Lösung zu entwickeln, die die Plattform Amazon Web Services (AWS) nutzt und Bilder von Webproben scannen kann, um das Vorhandensein parasitärer Würmer zu erkennen.
Die Lösung muss die Fähigkeit der künstlichen Intelligenz demonstrieren, das Entwicklungsstadium des Wurms im 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
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 zeigte ihre Lösung die größte Verbesserung bei der Genauigkeit des Gewebeprobentests.
Die Kollegen kannten sich gut – Utkarsh, Abhijeet, Prince und Deepak kamen 2019 zu Capgemini und waren in derselben Data-Science-Trainingsgruppe, während Abhijeet und Deepak sogar an derselben Universität studierten. „Dies war das zweite Mal, dass wir als Team an der GDSC teilnahmen“, sagt 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 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. Die Motivation für das Team, an dem Wettbewerb teilzunehmen, war die Aussicht, neue Fähigkeiten zu erlernen, sagt Abhijeet. „Wir stehen alle am Anfang unserer Karriere und wussten, dass uns dieser Wettbewerb neue Technologien und Arbeitsweisen, insbesondere in der Objekterkennung, vorstellen würde.
Utkarsh fügt hinzu, dass die medizinische KI ein besonders vielversprechendes Feld ist. „Dieser Bereich boomt gerade. Wir wussten, dass es uns bei unserer Karriere helfen, bessere Lösungen für Kunden ermöglichen und natürlich dazu beitragen würde, die Welt gesünder zu machen, wenn wir mehr über diesen Bereich erfahren könnten.
Globaler Ideenaustausch
Als Teil der Herausforderung ermöglichte eine Online-Arbeitsumgebung aktuellen und früheren Teilnehmern, Neuigkeiten und Updates zu erhalten und Best Practices auf der ganzen Welt auszutauschen.
„Obwohl die Teams gegeneinander antraten, haben wir in den vorherigen Runden Informationen darüber ausgetauscht, wie bestimmte Herausforderungen gemeistert werden können“, sagt Deepak. „Dadurch wurde sichergestellt, dass jedes Team mit den besten verfügbaren Lösungen arbeitete, wodurch der Beitrag insgesamt gesteigert wurde.
Eine vielversprechende Zukunft für künstliche Intelligenz
Das Universitätsklinikum Bonn will die Siegerlösung weiterentwickeln und aus allen Bewerbern die besten Ideen auswählen. Laut Utkarsh sind die Aussichten für KI-Lösungen im weiteren medizinischen Bereich sehr vielversprechend. „Es gibt eine Fülle von Daten, die nur darauf warten, verwendet 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.“
Prince erklärt, dass das von ihnen entwickelte Modell breitere Anwendungen haben könnte.
„Unser Lernmodell eignet sich für jeden Datensatz, für jede Objekterkennungsanforderung im medizinischen Bereich – zum Beispiel für die Erkennung von Krebszellen“, sagt er. „Es würde sogar in einem Flughafen-Gepäckabfertigungssystem funktionieren, wo eine Objekterkennung erforderlich ist.
Sehen Sie sich die Ergebnisse an
Ein aufregender Teil des Gewinns von GDSC ist die Auszeichnung, die es dem Team ermöglicht, zu sehen, wie seine Lösung zum Leben erweckt wird. Als zusätzlichen Bonus erhält das Team neben dem Gewinn einer Reise zum Universitätsklinikum Bonn, um die Arbeit medizinischer Fachkräfte im Kampf gegen die Krankheit zu sehen, die kostenlose AWS-Zertifizierungsprüfung. Für Utkarsh und seine Kollegen war die ganze Erfahrung sehr bereichernd. „Der Wettbewerb ist eine fantastische 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.“
