美國科學(xué)家近日在《自然》雜志發(fā)表重大研究成果:由密歇根大學(xué)和加州大學(xué)舊金山分校聯(lián)合開發(fā)的人工智能模型FastGlioma，可在腦瘤手術(shù)中實現(xiàn)10秒內(nèi)快速判斷癌性腫瘤殘留，為神經(jīng)外科手術(shù)帶來革命性突破。

這項創(chuàng)新將顯微光學(xué)成像與AI基礎(chǔ)模型相結(jié)合。研究團(tuán)隊利用超過11000份手術(shù)樣本和400萬個顯微圖像進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，采用密歇根大學(xué)自主研發(fā)的受激拉曼組織成像技術(shù)獲取高分辨率圖像。

FastGlioma的突出優(yōu)勢體現(xiàn)在其卓越的檢測能力上。在實際應(yīng)用中，該模型僅有3.8%的高風(fēng)險腫瘤殘余遺漏率，遠(yuǎn)優(yōu)于傳統(tǒng)圖像和熒光引導(dǎo)手術(shù)25%的遺漏率。即便在"快速模式"下，其平均準(zhǔn)確率仍能達(dá)到92%。

研究顯示，F(xiàn)astGlioma還能減少對放射成像、對比增強(qiáng)或熒光標(biāo)記等傳統(tǒng)方法的依賴。這一突破性技術(shù)不僅能幫助外科醫(yī)生在手術(shù)過程中快速決策，還可推廣應(yīng)用于其他類型的腦腫瘤診斷。

值得注意的是，腦瘤完全切除一直是神經(jīng)外科面臨的重大挑戰(zhàn)，部分殘留腫瘤與健康腦組織難以區(qū)分。FastGlioma的出現(xiàn)為解決這一臨床難題提供了新的解決方案，標(biāo)志著人工智能在精準(zhǔn)醫(yī)療領(lǐng)域又邁出重要一步。