Una nuova tecnologia che impiega l’App AI si può definire di frontiera e messa a punto dai ricercatori dell’UCL e dell’Africa Health Research Institute (AHRI) potrebbe trasformare la capacità di interpretare con precisione i risultati del test dell’HIV, in particolare nei paesi a basso e medio reddito.
La ricerca è stata pubblicata sulla prestigiosa rivista Nature Medicine.
L’App AI come aiuto nella diagnosi dell’HIV: ecco qualche dettaglio sulla ricerca
Il team di studio del London Centre for Nanotechnology presso UCL e AHRI ha sfruttato algoritmi di deep learning (intelligenza artificiale/app AI) per potenziare la capacità degli operatori sanitari di diagnosticare l’HIV utilizzando test a flusso laterale nelle zone rurali del Sudafrica. Le loro scoperte interessano il primo e più grande studio sui risultati dei test dell’HIV acquisiti sul campo, che hanno applicato l’appuntamento automatico (AI) per classificarli come positivi o negativi.
Ogni anno in tutto il mondo vengono eseguiti più di 100 milioni di test HIV, il che significa che anche un piccolo miglioramento nell’assicurazione della qualità potrebbe avere un impatto sulla vita di milioni di persone riducendo il rischio di falsi positivi e negativi. Utilizzando il potenziale dei sensori dei vari device come smartphone, fotocamere, potenza di elaborazione e capacità di condivisione dei dati, gli esperti hanno dato vita ad un’app AI con la capacità di leggere i risultati dei test da un’immagine scattata dagli utenti finali su un dispositivo mobile. Potrebbe anche essere in grado di segnalare i risultati ai sistemi sanitari pubblici per una migliore raccolta di dati e cure continue.
L’autotest si basa sui risultati dell’autodiagnosi delle persone per scopi di supporto clinico e sorveglianza. L’evidenza suggerisce che alcuni caregiver laici possono avere difficoltà a interpretare i RDT a causa del daltonismo o della miopia. Il nuovo studio ha esaminato se un’app di intelligenza artificiale potrebbe supportare le decisioni sui test dell’HIV prese da operatori sul campo, infermieri e operatori sanitari della comunità.
Un team di oltre 60 operatori sul campo formati presso AHRI ha prima contribuito a creare una libreria di oltre 11.000 immagini di test HIV scattate in varie condizioni sul campo a KwaZulu-Natal, in Sudafrica, utilizzando uno strumento sanitario mobile e un protocollo di acquisizione delle immagini sviluppato UCL.
