人工智能驱动的移动解释半定量的加密球菌抗原横向流量试验

科学领域:

• 医学诊断 医学诊断 医学诊断
• 医疗保健中的人工智能
• 传染病研究 传染病研究

背景情况:

• 密码球菌是全球重要的健康威胁,需要快速诊断.
• 像加密球菌抗原半定量横向流量试验 (CrAgSQ LFA) 这样的点照顾测试 (POCT) 是有前途的,但受到主观解释的影响.
• 对于客观可靠的方法来解释CrAgSQ LFA结果是非常需要的.

研究的目的:

• 开发和验证一个人工智能 (AI) 数字平台,用于解释 CrAgSQ LFA.
• 评估人工智能平台在半定量解释LFA方面的表现.
• 探索AI在从LFA图像中直接量化密码球菌抗原 (CrAg) 度方面的能力.

主要方法:

• 一个AI算法被开发出来,可以自动解释318个CrAgSQ LFA.
• 使用两台智能手机生成了1272张图像的数据集,以捕获已知CrAg度 (0-5000 ng/ml) 的LFA.
• 分析了测试线强度对LFA和CrAg度之间的关系.

主要成果:

• 与视觉解释相比,AI算法显示出更高的灵敏度和更少的差异 (p < 0.0001).
• 人工智能系统从LFA图像中准确预测了CrAg度,Pearson相关系数为0.85.
• 开发的平台为 CrAgSQ LFA 提供了客观和可量化的结果.

结论:

• 人工智能驱动的LFA解释提供了标准化,可靠和高效的POCT结果来诊断密码球菌病.
• 该技术的适应性表明,该技术在各种LFA的加密球菌病诊断之外的潜在应用.
• 这种人工智能平台有可能在护理点彻底改变传染病诊断.