CELLnet: automatisierte Leukozytendifferenzierung für die Leukämiediagnostik mit KI
2019 | Arbeitswelt | Rheinland-Pfalz
Teilnehmende
-
Tara Moghiseh (17), KaiserslauternStaatliches Heinrich-Heine-Gymnasium, Kaiserslautern
Preise
- Bundessieg 1. Preis Arbeitswelt Preisstifter: Bundesminister für Arbeit und Soziales Hubertus Heil
Projekt
CELLnet: automatisierte Leukozytendifferenzierung für die Leukämiediagnostik mit KI
Bei Leukämiekranken müssen die weißen Blutkörperchen regelmäßig untersucht werden. Das ist teuer und benötigt viel Zeit. Tara Moghiseh ist überzeugt, dass sich diese Analysen mithilfe künstlicher Intelligenz schneller und günstiger erstellen lassen, ohne dabei an Genauigkeit einzubüßen. Die Jungforscherin programmierte Algorithmen, die verschiedene Typen weißer Blutkörperchen anhand bestimmter Merkmale erkennen und das so Gelernte anschließend auf unbekannte Blutproben übertragen. Ihr Leukozytenklassifikator kann die fünf Haupttypen dieser Blutkörperchen mit einer Genauigkeit von etwa 98 Prozent unterscheiden und auszählen. Für eine maximale Zuverlässigkeit benötigt das selbstlernende, neuronale Netzwerk allerdings noch weitaus mehr Blutproben zum Trainieren.
Cookie-Einstellungen
Wir nutzen Cookies, um Ihnen die bestmögliche Nutzung unserer Webseite zu ermöglichen und unsere Kommunikation mit Ihnen zu verbessern. Wir berücksichtigen Ihre Auswahl und verwenden nur die Daten, für die Sie uns Ihr Einverständnis geben.
Notwendige Cookies
Diese Cookies helfen dabei, unsere Webseite nutzbar zu machen, indem sie Grundfunktionen wie Seitennavigation und Zugriffe auf sichere Bereiche ermöglichen. Unsere Webseite kann ohne diese Cookies nicht richtig funktionieren.
Statistik-Cookies
Diese Cookies helfen uns zu verstehen, wie Besucher mit unserer Webseite interagieren, indem Informationen anonym gesammelt werden. Mit diesen Informationen können wir unser Angebot laufend verbessern.