Miguel Angel Luengo-Oroz

Spanien • MalariaSpot
Ashoka-Fellow seit 2013

7:23

Games and Crowdsourcing for Medical Image Diagnosis: Miguel Luengo Oroz at TEDxBarcelonaChange

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Miguel Luengo-Oroz hat die Kraft des disziplinierten globalen Crowdsourcing genutzt, um den Prozess der medizinischen Bilddiagnose zu beschleunigen und seine Kosten zu senken. Dies ist von entscheidender Bedeutung, da dieser kritische Schritt durch manuelle Verfahren von Spezialisten, insbesondere in armen Gebieten, blockiert wurde.

Die Person

Miguel kombiniert seine Leidenschaft für globale Gesundheit, soziale Innovation und offene Wissenschaft mit einem technischen Fachwissen in der biomedizinischen Bildgebung. Als Kind zweier Mathematiker aus Nordspanien interessiert sich Miguel schon sein ganzes Leben lang für Computer und Technik. Im Jahr 2010, ein Jahr nach Abschluss seiner Promotion in Biomedizin, wurde Miguels Forschung in der Zeitschrift Science veröffentlicht, eine bedeutende Leistung, die ihm die Möglichkeit gab, eine akademische Karriere auf hohem Niveau zu verfolgen. Er lehnte die Gelegenheit jedoch ab, da er vom langsamen Tempo der akademischen Welt frustriert war und seine Fähigkeiten einsetzen wollte, um eine größere und schnellere Wirkung in der Welt zu erzielen. Miguel nahm am Programm der Singularity University am Ames Research Center der NASA in Mountain View, Kalifornien, teil, wo den Studenten die Frage gestellt wurde: Welche großen Probleme können wir mit neuer Technologie lösen? Dies ermöglichte ihm, die Auswirkungen beschleunigender Technologien – wie Mobiltelefone – und ihr Potenzial für echte soziale Auswirkungen auf globaler Ebene zu verstehen. Miguel war damals Teil eines Startups, das sich der Verwendung mobiler Geräte widmete, um Daten zu Wassermenge, -qualität, -zugang und -preis in Slumgemeinden in Lateinamerika zu sammeln. Nach dieser Erfahrung änderte Miguel seinen Weg und trat einer spezialisierten Start-up-Einheit der Vereinten Nationen bei, wo er zumindest anfänglich eine Möglichkeit sah, größere Wirkung zu erzielen. Er stellte fest, dass er in der Lage war, Teams mit Menschen aus unterschiedlichen Disziplinen und mit unterschiedlichem Hintergrund zu leiten und zu inspirieren – UN-Mitarbeiter, Hochschulen und Unternehmen des Privatsektors – und sich nahtlos zwischen diesen Gruppen bewegen konnte. Als Teil der Gruppe, die als UN Global Pulse oder die „Innovationsinitiative“ des UN-Generalsekretärs bekannt ist, erhielt Miguel engen Zugang zu hochrangigen Führungskräften und verfügte über erhebliche Freiheiten. Er entwarf und leitete eine Reihe von Projekten, die – zum ersten Mal bei der UNO – die Nützlichkeit verschiedener neuer digitaler Datenquellen untersuchten, um traditionelle entwicklungsbezogene Fragen zu beantworten. Zum Beispiel leistete Miguel nach dem Erdbeben in Haiti Pionierarbeit, um die Bewegung von Vertriebenen zu kartieren, indem er ihre Mobiltelefone verfolgte, anstatt die traditionelle Methode, an einem Kontrollpunkt zu stehen und zu zählen. Durch seine Tätigkeit auf hoher politischer Ebene hat er viele relevante Aspekte der globalen Entwicklung aus der Vogelperspektive betrachtet. Trotz Miguels Freiheit war die UNO immer frustrierend für ihn. Er wurde durch die Unfähigkeit großer Organisationen behindert, Risiken einzugehen und agil zu arbeiten. Er wollte unbedingt zu einem Startup zurückkehren und beschloss, nur 40 Prozent seiner Zeit für UN Global Pulse zu arbeiten. Im Frühjahr 2012 startete er sein Programm, das sich auf den Proof-of-Concept für malariaspot.org konzentrierte und ein internationales Freiwilligenteam koordinierte . Miguels Idee entstand während seiner Arbeit in multidisziplinären und multikulturellen Umgebungen an innovativen Projekten an der Schnittstelle von Biomedizin, künstlicher Intelligenz, Kognitionswissenschaft und globaler Entwicklung.

Die neue Idee

Miguel transformiert das medizinische Diagnosefeld durch seine Plattform, die Crowdsourcing-Techniken, Videospiele, künstliche Intelligenz und mobile Geräte integriert, um die Krankheitsdiagnose in großem Umfang für Menschen in Ländern mit niedrigem und mittlerem Einkommen verfügbar zu machen. MalariaSpot ist ein Online-Spiel, das die Malaria-Diagnose basierend auf drei Säulen direkt unterstützt. Der erste sind die Beiträge von Tausenden von Bürgern, die über das Internet verbunden sind. Bestimmte spezifische Bildanalyseaufgaben – wie das Erkennen von Malariaparasiten – können von Laien schnell erlernt werden, wodurch die potenzielle globale „Arbeitskraft“, die sich der Bilddiagnose widmet, exponentiell erhöht und gleichzeitig wertvolle Zeit medizinischer Spezialisten gespart wird. Zweitens hat Miguel seine Plattform so konzipiert, dass sie die Fähigkeiten der Benutzer zur Interaktion und zum Spielen in digitalen Welten nutzt. Schließlich motiviert und motiviert Miguel die Spieler, genaue Diagnosen zu stellen, indem er seiner Plattform einen Wettbewerbsvorteil verleiht. Durch die Kombination der Klicks einer beträchtlichen Anzahl von nicht fachkundigen Freiwilligen schafft Miguel eine wichtige, neue Quelle für hochpräzise Diagnosen. Die Genauigkeit der Bilddiagnose steigt mit der Analyse verschiedener Spieler auf der ganzen Welt. Dieser Ansatz kann für eine Reihe anderer Krankheiten verwendet werden, bei denen die Diagnose üblicherweise die Interpretation von Bildern erfordert. Dazu gehören Gebärmutterhalskrebs und Tuberkulose. Miguels Ansatz ist ein weiterer Schritt in dem Prozess, ein von wenigen Spezialisten kontrolliertes Gesundheitssystem zu verlassen und sich einer Welt zu öffnen, in der der größte Teil der Initiative bei den Patienten, ihren Familien, Freunden, Nachbarn und Kollegen liegt. Miguel fügt die Macht der Menge der von Familie und Freunden hinzu. Fast alle der über 700 globalen Ashoka-Stipendiaten für Gesundheitsinnovation bewegen das System in diese Richtung.

Das Problem

Da Medikamente weltweit zunehmend verfügbar werden, ist die größte Chance zur Verbesserung der Ergebnisse im Bereich der globalen Gesundheit heute eine einfache, schnelle und kostengünstige Diagnose. Malaria, Tuberkulose und Gebärmutterhalskrebs sind drei tödliche Krankheiten, die durch mikroskopische Analyse von Blut, Sputum bzw. Pap-Abstrichen diagnostiziert werden können. Während die Aufnahme von Mikroskopbildern kostengünstig ist, bleiben die Diagnoseprotokolle eine manuelle und zeitaufwändige Aufgabe für geschulte Spezialisten. Trotz des massiven Auftretens dieser Krankheiten gibt es derzeit keine automatisierten Verfahren zur Bildanalyse von Malaria-, Tuberkulose- oder Gebärmutterhalskrebsproben. Weltweit gab es 2015 mehr als 214 Millionen Malariafälle, und jede Minute stirbt ein Kind an dieser behandelbaren Krankheit. Malaria, mit über 230 Millionen (bekannten) Fällen pro Jahr, verursacht jährlich 1 bis 2 Millionen Todesfälle und ist die Krankheit mit den niedrigsten Raten an akkuraten Diagnosen weltweit. Das derzeitige Standardverfahren zur Malaria-Diagnose besteht darin, zuerst Parasiten nachzuweisen und dann die Anzahl der Parasiten in Blutausstrichen manuell durch ein Mikroskop zu zählen. Dieser Vorgang kann mehr als 20 Minuten der Zeit eines Spezialisten in Anspruch nehmen. Allerdings gibt es weltweit zu wenig Spezialisten und sie sind nicht immer in den Malariagebieten präsent, wo sie gebraucht werden. Daher die Dringlichkeit von Miguels Ansatz. Es kann auch abgelegenen Orten ohne Spezialisten helfen und die Ressourcen optimieren, die mit Diagnoseverfahren und/oder klinischen Studien verbunden sind, wo viel Aufwand in die Qualitätsbewertung durch Spezialisten investiert wird.

Die Strategie

Miguel geht die Einschränkungen an, die derzeit die Diagnose von Malaria und anderen weit verbreiteten Krankheiten einschränken, indem er die Kraft der Menschenmenge nutzt und sich einem äußerst beliebten Hobby widmet – Videospielen. Weltweit verbringen Menschen drei Milliarden Stunden pro Jahr mit Videospielen auf Handys; Jedes Telefon mit mehr Rechenleistung als das erste Raumschiff. Durch die Nutzung dieser immensen Kraft hat Miguel einen Weg geschaffen, diese technologisch fähige Generation in die Lage zu versetzen, die globale Gesundheit weltweit zu verbessern. Bürgerbeiträge über Internetplattformen haben sich bereits als sehr wertvoll erwiesen, um wissenschaftliche Big-Data-Herausforderungen zu lösen. Beim Galaxy Zoo-Projekt beispielsweise halfen Bürger Wissenschaftlern, Bilder von Hunderttausenden von Galaxien aus dem Archiv des Hubble-Teleskops zu klassifizieren. Die Mobilfunkabdeckung wird bald vollständig global sein und die Kosten werden weiter sinken. Mit der steigenden Nachfrage auf dem Videospielmarkt wird die jüngste Erfindung von Mikroskopen, die in Mobiltelefone eingebettet sind, eine Möglichkeit bieten, Bildproben über das Internet zu verteilen; Demokratisierung des Zugangs zu Bilderfassungsplattformen. Diese Faktoren und die exponentiell zunehmende digitale Kompetenz haben eine wertvolle kognitive Ressource geschaffen, die Miguel entdeckt und herausgefunden hat, wie sie zur Lösung spezifischer Bildinterpretationsaufgaben eingesetzt werden kann, wodurch die Belegschaft vervielfacht wird, die aufstehen und biomedizinische Bildanalysen durchführen kann, wodurch Kosten gesenkt und Einsparungen erzielt werden Zeit der Spezialisten für andere Aufgaben. Miguel weiß, dass ein winziger Prozentsatz der drei Milliarden Stunden, die Menschen mit Spielen verbringen, mehr als genug wäre, um die Malariafälle des Planeten zu diagnostizieren. Miguel stützt seine Strategie auf leicht zugängliche Technologie und Spiele. Digitalisierte Proben (Blutausstriche für die Malariadiagnose) werden von bestehenden medizinischen Einrichtungen (unter Verwendung von Mobiltelefonen mit kostengünstigen Mikroskopen in den Kliniken) erworben und über das Internet verteilt. Dann führen nicht spezialisierte Freiwillige eine Bildanalyse von Malariaparasiten durch Videospiele durch, wobei sie einfache Anleitungen verwenden, um Malaria zu identifizieren. Ziel ist es, dieses Gaming zu nutzen, um routinemäßige bildbasierte diagnostische Tests überall in Echtzeit durchführen zu können, mit minimalen Kosten und ohne die Zeit von Fachärzten zu beanspruchen. Miguel konsultierte Videospieldesigner, um sein Spiel zu entwickeln, und in seinem ersten von Experten begutachteten Pilotprojekt mit 15.000 Benutzern in Mosambik berichtete er, dass dreizehn Personen, die eine Minute lang spielten, Ergebnisse lieferten, die so genau waren wie die der höchstqualifizierten professionellen Mikroskopiker der Welt. Er hat eine halbe Million Klicks pro Monat erhalten, und jeder Klick trägt zu einer gemeinsamen Diagnose seines Spiels bei. Miguel verzeichnet eine schnell wachsende weltweite Nachfrage nach seiner Plattform. MalariaSpot wächst jetzt viral, mit Benutzern in 100 Ländern. Er versteht die Bedeutung kontinuierlicher Innovation, insbesondere bei Spielen, und hat bereits eine nächste Generation von Spielen entwickelt. Außerdem organisiert Miguel Schulwettbewerbe und ehrt Highscorer; Er sieht Potenzial für die Schaffung von Arbeitsplätzen für die talentiertesten Spieler. Miguels Werk wurde bereits unabhängig kopiert. Miguel stellt sich vor, dass es in fünf bis zehn Jahren in jedem Gesundheitszentrum der betroffenen Länder eine kleine schwarze Box mit einem Mobiltelefon geben wird, das in ein Mikroskop verwandelt wird. Patienten legen einen Finger in die Box, um eine Blutprobe zu entnehmen, die dann automatisch an das Internet gesendet wird. Minuten später wird der Malariatest zurückgegeben, wobei ein rotes oder grünes Licht auf der Box anzeigt, ob der Patient einen Arzt aufsuchen muss. Miguels Aufgabe ist es nun, für die rasche Verbreitung dieses Malariamittels zu sorgen und mit der Arbeit an der nächsten Krankheit zu beginnen.