图灵汇 11 月 14 日报道,美国科学家研发出一款名为 FastGlioma 的人工智能模型,可在 10 秒内准确识别脑瘤手术后残留的肿瘤组织。这项技术有望大幅提升脑瘤手术成功率,并减少术后并发症。
在传统的脑瘤手术中,由于正常脑组织与肿瘤组织边界模糊,外科医生很难彻底切除肿瘤。残留的肿瘤组织可能导致多种并发症,如癫痫、感染、头痛、认知功能障碍以及运动功能障碍。尽管磁共振成像(MRI)和荧光造影剂有助于定位残留肿瘤,但这些方法并非适用于所有肿瘤类型,且在手术过程中可能不适用。
密歇根大学和加州大学旧金山分校的研究团队开发了 FastGlioma 这款人工智能模型。该模型经过超过 11000 个手术样本和 400 万个独特显微图像的预训练,能够以 92% 的准确率在 100 秒内识别全分辨率图像中的肿瘤浸润。使用低分辨率图像时,其准确率仍可达 90%,并且能在 10 秒内完成检测。
这项技术有望大幅改善患者术后的生活质量,并减少后续昂贵的矫正手术需求。未来,研究团队计划将 FastGlioma 拓展至其他癌症类型,如肺癌、前列腺癌、乳腺癌和头颈癌,以提高这些癌症的诊断和治疗效果。