Nieuwe toepassing gaat malariadiagnostiek en behandeling ingrijpend veranderen

Datawetenschappers van Momala ontwikkelden een uniek algoritme dat in staat is door Malaria geïnfecteerde cellen te herkennen via een toepassing op de mobiele telefoon. Hiermee wordt Malaria diagnostiek direct in het veld toepasbaar, eenvoudig en goedkoop. Bovendien wordt de kans op vals positieve diagnose minimaal door de onderliggende machine learning technieken.

Op uitnodiging van Amref Flying Doctors ging het team vorige week in Kenia om tafel met vertegenwoordigers van het Malaria Control Program, het Ministerie van Gezondheid en het Kenya Malaria Research Institute. Hier werd de toepassing met groot enthousiasme ontvangen. Volgende stappen zijn de uitrol van pilotstudies in Kenia en Ethiopië, maar vooral het binnenhalen van de financiële middelen om deze innovatie zo snel mogelijk toegankelijk te maken voor de, door de WHO geschatte, 214 miljoen mensen wereldwijd die lijden aan malaria.

Wereldwijde impact

Elke minuut sterft er een kind door Malaria. In totaal stierven er in 2015 438.000 mensen aan deze door muggen overgebrachte infectieziekte. Bijna alle slachtoffers vielen in midden Afrika. Zo vroeg mogelijke diagnose en directe behandeling geven de grootste kans op overleven in geval van Malaria infectie. Vroege diagnose is niet alleen belangrijk omdat Malaria tot de dood kan leiden, maar ook door het hoge risico op over diagnostisering en overbehandeling vanwege de vrij algemeen voorkomende symptomen zoals koorts, vermoeidheid, overgeven en hoofdpijn. Hierdoor ontstaat resistentie tegen de bestaande behandelmethodes. Op dit moment bestaat diagnostiek uit het beoordelen van bloedstalen onder de microscoop of wordt er gebruik gemaakt van Rapid Diagnostic Tests (RDTs). In 2013 schatte de WHO dat er rond de 1 miljoen tests nodig waren.

Malariadiagnostiek

Dankzij de innovatieve app van Mobile Malaria Labs wordt Malariadiagnostiek nu mogelijk buiten het laboratorium, direct en supersnel, eenvoudig en goedkoop. Bovendien wordt de kans op vals positieve diagnose minimaal door de onderliggende machine learning technieken. In tegenstelling tot andere diagnose mogelijkheden is de app niet gevoelig voor hoge of lage temperaturen of vochtigheid, en is opslag en vervoer niet nodig.

Marieke Timmer

Marieke Timmer kan voor een serieus gezondheidsprobleem niet zonder de hulp van een echte zorgprofessional. Net zo goed als u voor het uitwerken van een communicatieplan, het ontwerpen van een logo, het bouwen van een website of het schrijven van een nieuwsbrief of folder op patienthoogte eigenlijk niet zonder de kwaliteiten van een communicatieprofessional kunt. Maar dan natuurlijk wel een met kennis van de zorgsector!