Разработан новаторский инструмент искусственного интеллекта под названием FastGlioma, позволяющий хирургам обнаруживать остаточные раковые опухоли мозга в течение 10 секунд во время операции. Инновация, подробно описанная в недавнем исследовании в Nature, рассматривается как значительный прогресс в нейрохирургии, превосходящий традиционные методы обнаружения опухолей . Исследователи из Мичиганского университета и Калифорнийского университета в Сан-Франциско возглавили исследование, подчеркнув его потенциал для улучшения результатов хирургического лечения пациентов с диффузными глиомами.

Тодд Холлон, доктор медицины, нейрохирург в Мичиганском университете здравоохранения, описал FastGlioma как преобразующий диагностический инструмент, который обеспечивает более быстрый и точный метод идентификации остатков опухоли. Он отметил его способность снизить зависимость от текущих методов, таких как интраоперационная МРТ или флуоресцентные визуализирующие агенты, которые часто недоступны или не подходят для всех типов опухолей.

Согласно исследованию Michigan Medicine - University of Michigan, остаточные опухоли, которые часто напоминают здоровую мозговую ткань, являются распространенной проблемой в нейрохирургии. Хирурги традиционно испытывали трудности с дифференциацией здорового мозга от оставшейся раковой ткани, что приводило к неполному удалению опухоли.

FastGlioma решает эту проблему, объединяя оптическую визуализацию высокого разрешения с искусственным интеллектом для быстрого и точного определения инфильтрации опухоли.

В международном исследовании модель была протестирована на образцах 220 пациентов с диффузными глиомами низкой или высокой степени злокачественности. FastGlioma достигла средней точности 92%, что значительно превзошло традиционные методы, которые имели более высокий процент промахов для остатков опухолей с высоким риском. Соавтор Шон Херви-Джампер, доктор медицины, профессор нейрохирургии в Калифорнийском университете в Сан-Франциско, подчеркнул ее способность повышать хирургическую точность, сводя к минимуму зависимость от агентов визуализации или длительных процедур.

FastGlioma основана на базовых моделях, типе ИИ, обученного на обширных наборах данных, что позволяет адаптироваться к различным задачам. Модель показала потенциал для применения в других видах рака, включая опухоли легких, простаты и груди, без необходимости обширного переобучения.

Адитья С. Пандей, доктор медицины, заведующий кафедрой нейрохирургии Мичиганского университета, подтвердил его роль в улучшении результатов хирургических операций во всем мире, что соответствует рекомендациям по интеграции ИИ в онкологическую хирургию. Исследователи стремятся расширить его использование на дополнительные типы опухолей, что потенциально изменит подходы к лечению рака во всем мире.

Понравилась эта новость? Подпишись на нас в соцсетях!