Когда Эллен Сю было пять лет, её младшая сестра Кейт заболела загадочной болезнью: распухшие ладони и ступни, жар, сыпь и «земляничный» язык в белых точках. Врачи сначала решили, что это грипп. Лишь позже выяснилась правда — болезнь Кавасаки. Она поражает в основном детей до пяти лет и считается одной из главных причин приобретённых болезней сердца у детей в США. Причины болезни до сих пор неизвестны, но, если её поймать вовремя, большинство детей выздоравливает без последствий. Кейт повезло — она полностью поправилась.
Проблема в том, что болезнь Кавасаки легко спутать с другими: похожие симптомы бывают при кори, вирусе Эпштейна — Барр, воспалительном синдроме после COVID-19. Так случилось и с сестрой Эллен. И тогда девушка задалась вопросом: а можно ли отличить болезнь от её «двойников» по обычной фотографии? Она потратила около 50 долларов на комплектующие, собрала снимки пациентов со всего мира и обучила свёрточную нейросеть распознавать признаки болезни. Алгоритм работает как человеческий глаз: учится на картинках и выхватывает характерные черты.
Результаты уже обещающие: по одному снимку на смартфоне модель отличает больных детей от здоровых с точностью 85 процентов. Такой инструмент особенно полезен для раннего скрининга и в местах, где рядом может не оказаться врача. За свою работу Эллен получила 150 тысяч долларов на конкурсе Regeneron Science Talent Search — самом престижном соревновании по математике и естественным наукам среди американских старшеклассников. Из сорока финалистов она заняла третье место.
После школы девушка поступает в Стэнфорд, но о проекте не забывает. «Даже если я изменю одну жизнь, это будет невероятно важно», — говорит она. Надежда у неё простая: чтобы дети получали лечение раньше, а врачи ошибались реже.
Источник: nicenews.com
Хотите ежедневно видеть хотя бы одну хорошую новость? Подпишитесь на телеграм-канал @posinus. А какая добрая история запомнилась вам за последнее время?