- 由 AI 驱动的系统对医学影像数据的分析在对抗侵袭性脑癌方面展现出巨大潜力，为预防性措施和个性化护理铺平了道路。
- 根据一项发表在权威科学期刊上的研究，该 AI 技术能够准确且成功地检测出包括肿瘤边界、浸润模式及邻近关键结构在内的特定特征。
- 外科医生利用 AI 工具进行精准切除，以最大限度地减少脑组织损伤。AI 还有望加速针对侵袭性脑癌的研究与疗法开发。
由一群科学家和医学专家进行的研究表明，AI 工具 在脑肿瘤手术期间为外科医生提供关键信息的效率之高。
AI 技术通过评估复杂信息并应用尖端算法，发现有助于手术决策的重要特征和模式。
用于脑肿瘤管理的 AI 工具
根据一篇发表在权威科学期刊上的研究，该 AI 技术准确且成功地检测到了特定的特征，包括脑肿瘤边缘、浸润模式和附近的重要结构。这些发现可能会彻底改变外科医生切除脑肿瘤的方式，减少对健康脑组织造成伤害的可能性，并提高手术效率。
在对抗致命脑肿瘤的斗争中，医疗专业人员现在可以使用 AI 工具。它帮助医生在手术前专注于最具指导意义的特征。
胶质瘤是特别具有侵袭性的脑肿瘤，而冷冻切片组织病理学评估与审查机器 (CHARM) 是一种先进的仪器，可以快速分析图像以确定其独特的基因特征。目前，这一过程可能需要数周时间。
Kun-Hsing Yu 领导的一篇论文发表于 7 月 7 日 的 Med 期刊，深入阐述了精确诊断如何帮助外科医生规划手术。
虽然该技术可能不如当前的基因测试准确，但它可以快速预测肿瘤的基因特征。Yu 解释说，这种快速分析通过允许医生在不安排和执行不必要的额外手术的情况下继续进行正确的治疗，从而为医生节省了时间。
除了识别肿瘤的侵袭性和分级外，CHARM 还能区分恶性肿瘤细胞和良性肿瘤细胞。这些判断通常由人类病理学家在手术期间做出。然而，Yu 声称，在手术中使用 CHARM 不需要等待病理学家，也不需要让病理学家在场超过十到十五分钟。
此外，CHARM 的开发使用了来自 1,524 名患者的 2,300 多个胶质瘤样本。这些数据“教会”了 CHARM 在未来肿瘤样本中寻找什么。
当应用于新一批脑样本时，CHARM 在识别携带某些分子变化的肿瘤并将其归类为三种主要胶质瘤类别方面显示出 93% 的成功率，这些类别的治疗方式各不相同。
也许最重要的是，CHARM 速度很快；Med 发表的一项最近研究发现，在某些情况下，它可以在不到一秒钟的时间内提供对肿瘤细胞的准确检查。
未经治疗的胶质瘤病例，尤其是致命的胶质母细胞瘤，可能在不到六个月内导致死亡。根据 美国神经外科医师协会 的数据，只有 17% 的胶质母细胞瘤患者能存活到第二年。
AI 在医疗保健中的整合
Yu 和他的团队在脑手术样本图像上训练了一个机器学习系统，然后将其结果与实际患者诊断进行对比，以确保其有效性。与其他的 AI 系统相比，CHARM 在识别肿瘤基因特征方面表现卓越，据 新闻稿 称。
外科医生在很大程度上依赖胶质瘤肿瘤的基因特征来决定切除组织的数量以及是否在胶质瘤治疗中使用药物涂层晶片。目前的状况使得获取这些数据成为一个漫长的任务。
为了提高癌症检测和治疗的水平，Yu 及其同事一直在进行研究，这些研究为各种基于 AI 的项目增添了新的内容。在一篇 发表于 6 月《柳叶刀肿瘤学》杂志的社论中，特别强调了某些系统在可靠识别胰腺癌、肺癌和乳腺癌高风险人群方面的优势。
随着其潜在应用扩展到多个医学领域，AI 在医疗保健中的整合正在迅速推进。有效应用人工智能帮助外科医生切除脑肿瘤标志着个性化医疗的巨大进步，并强调了当技术与医疗保健碰撞时出现的无限机会。
随着该领域研究的发展，科学家和医学专家对利用 AI 工具 改善手术干预、提高患者结果并最终帮助对抗侵袭性脑肿瘤的潜在应用感到兴奋。
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Florence Muchai
Florence 过去 6 年一直报道加密货币、游戏、科技和人工智能新闻。她在梅鲁科技大学修读计算机研究，并在马林加莫伊科学与技术大学学习灾害管理与国际外交，这些经历充分赋予她语言、观察和技术技能。Florence 曾在 VAP Group 工作，并担任多家加密货币媒体的编辑。
