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深度学习基于艾滋病领域的快速检测( Deep learning of HIV field-based rapid tests )
V Turbé C Herbst T Mngomezulu S Meshkinfamfard RA Mckendry
尽管深度学习算法显示出越来越多的疾病诊断前景，但它们在该领域进行的快速诊断测试中的应用尚未得到广泛测试。在这里，我们使用深度学习来分类在南非农村获得的快速人类免疫缺陷病毒(HIV)测试图像。使用三星SM-P585平板电脑新开发的图像捕获协议，60名现场工作人员定期收集艾滋病毒横向流动测试的图像。从11374张图像库中，深度学习算法被训练来将测试分为阳性或阴性。对作为移动应用程序部署的算法进行的试点实地研究表明，与人类--经验丰富的护士和新培训的社区卫生工作者--传统的视觉解释相比，该算法具有高度的敏感性（97.8%）和特异性(100%)，并减少了假阳性和假阴性的数量。我们的发现为低收入和中等收入国家的深度学习诊断新范式奠定了基础，该范式被称为放心诊断1，是实时连接、标本收集容易、负担得起、敏感、具体、用户友好、快速、无需设备和可交付的缩写。这种诊断有可能为劳动力培训、质量保证、决策支持和移动连接提供一个平台，为疾病控制战略提供信息，加强医疗保健系统的效率，并改善患者结果和新出现感染的爆发管理。在南非农村进行的一项试点实地研究中，深度学习算法可以准确地将快速艾滋病毒检测分为阳性或阴性，凸显了深度学习支持的诊断在中低收入国家使用的潜力。
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