Vi beskriver en crowd-sourcing-baserad lösning för hantering av stora mängder data som skapas av t.ex. framväxande digitala bild- och avkänningsenheter, inklusive nästa generations lab-on-a-chip-plattformar. Vi visar att i fall där diagnosen är ett binärt beslut (t.ex., positiva vs. negativa, eller infekterade vs. uninfekted), är det möjligt att göra korrekt diagnos genom crowd-sourcing rådata (t.ex. mikroskopiska bilder av prover / celler) med underhållande digitala spel (dvs. BioGames) som spelas på datorer, surfplattor eller mobiltelefoner. Vi rapporterar resultaten och analysen av en storskalig offentlig BioGames experiment mot diagnos av malaria infekterade mänskliga röda blodkroppar (RBC), där binära svar från cirka 1000 otränade individer från mer än 60 olika länder kombineras (motsvarande mer än 1 miljon celldiagnoser), vilket resulterar i en noggrannhetsnivå som är jämförbar med den för specialistläkare. Denna BioGames plattform har löfte mot kostnadseffektiv och korrekt telepatologi, förbättrad utbildning av medicinsk personal, och kan också användas för att hantera problemet "'Big Data'''' som växer fram genom nästa generations digitala lab-on-a-chip-enheter.
BioGame REF, en crowd sourced spel, visar att i fall där den medicinska diagnosen är ett binärt beslut (t.ex., infekterade vs. friska), är det möjligt att fatta korrekta beslut genom crowdsourcing rådata (t.ex. mikroskopiska bilder av prover / celler) med underhållande digitala spel.
Crowd-sourced BioGames: managing the big data problem for next-generation lab-on-a-chip platforms
{'venue': 'Lab on a chip', 'journal': 'Lab on a chip', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine']}