AI-aangedreven microscopen herschrijven gezondheidsveiligheid

Ingenieurs van Stanford University hebben een autonoom, AI aangestuurde microscoop Octopi ontwikkeld voor het opsporen van malaria. Het apparaat is compact, energiezuinig en biedt diagnostiek van ziekenhuiskwaliteit in afgelegen gebieden. Door de kosten te verlagen en de efficiëntie te verhogen, verandert Octopi de manier waarop infectieziekten kunnen worden behandeld.

Malaria treft bijna 290 miljoen mensen en kost jaarlijks meer dan 600.000 levens, vaarvan voornamelijk kinderen. Detectie is het grootste knelpunt: handmatige microscopie is traag, arbeidsintensief en foutgevoelig.

Octopi brengt betaalbare, draagbare microscopie naar afgelegen klinieken

Traditionele geautomatiseerde microscopen zijn zwaar, kwetsbaar en verbruiken veel stroom, waardoor ze ongeschikt zijn voor gebieden waar malaria veel voorkomt. Universitair hoofddocent Manu Prakash en zijn team hebben Octopi, dat werkt op batterijen of zonne-energie. “Geen stroom? Geen internet? Geen probleem!”, vertelt Prakash.

Door gebruik te maken van consumentenelektronica hebben ze de kosten teruggebracht tot ongeveer $1000 (ongeveer €847) per microscoop, waardoor grootschalige inzet haalbaar is geworden. Octopi scant automatisch dia's, waardoor zorgverleners zich kunnen concentreren op hun patiënten.

De snelheid van Silicon

AI scant meer dan 1,5 miljoen rode bloedcellen per minuut, wat ongeveer 100 keer sneller is dan een mens. Het detecteert malariaparasieten met hoge precisie. Klinische proeven tonen aan dat wanneer er 50 of meer geïnfecteerde cellen per microliter zijn, de ziekte in 90% van de gevallen wordt gedetecteerd. Het systeem werkt perfect wanneer er meer dan 150 zijn.  

Het team leerde Octopi onder UV-licht besmet bloed te herkennen, waardoor de kosten daalden.Hongquan Li, hoofdonderzoeker van het onderzoeksteam, legt uit: “De geïnfecteerde cellen lichten op en AI kan ze snel tellen.”

Het oplossen van het analoge knelpunt

Zelfs geavanceerde AI faalt als de monsters slecht zijn voorbereid. Om dit te voorkomen ontwikkelde het team Inkwell: een compact, elektrisch-vrij mechanisch hulpmiddel van $15 dat uniforme objectglaasjes met bloedmonsters maakt. Inkwell gebruikt een veermechanisme om consistente uitstrijkjes onder gecontroleerde hoeken te maken. Het apparaat levert objectglaasjes met instelbare celdichtheid, waardoor elk glaasje meer dan 12 miljoen afzonderlijke rode bloedcellen kan bevatten.

Octopi maakt zo een betrouwbare workflow mogelijk. Zo kan het apparaat door minimaal opgeleide werknemers worden gebruikt. Het systeem is in negen landen getest.

De app store voor diagnostiek

Nieuwe diagnostische algoritmen kunnen als apps worden toegevoegd, waardoor het apparaat met een eenvoudige software-update malaria, tuberculose of sikkelcelanemie kan detecteren.

Deze veelzijdigheid is al bewezen: Octopi heeft sikkelcelanemie gedetecteerd in Nepal en wordt momenteel getest voor tuberculose in andere regio's. Om wereldwijde samenwerking te ondersteunen, lanceert het Stanford-team het Open Diagnostic Imaging Observatory Network (ODION). Het netwerk deelt gegevens en stelt onderzoekers in staat modellen te ontwikkelen die aansluiten bij lokale gezondheidsbehoeften. Deze gedecentraliseerde aanpak versnelt innovatie en zorgt ervoor dat diagnostische hulpmiddelen aansluiten bij opkomende ziekten.