人工智能激光分析可檢測早期乳腺癌
根據一項研究，新的篩查方法利用激光分析和人工智能技術，能夠識別乳腺癌的早期階段。愛丁堡大學的研究人員認為，這種快速且非侵入性的程序可以檢測到在疾病初期出現的細微血流變化。
這項新方法有望改善早期檢測，並為多種癌症的篩查測試鋪平道路。目前的乳腺癌標準檢測包括身體檢查、X光或超聲掃描，或對乳腺組織樣本的分析，即活檢。現有的早期檢測策略通常依賴於根據年齡或是否屬於高風險群體來進行篩查。
研究小組利用優化的激光分析技術——拉曼光譜法，結合機器學習這一人工智能形式，成功在最早的階段檢測到乳腺癌。與其他類型癌症的篩查相比，這種方法的最早檢測階段可達到第一期。
該技術的工作原理是首先將激光束照射到患者的血漿中，然後利用一種稱為光譜儀的設備分析光與血液相互作用後的性質，以揭示細胞和組織化學成分中的微小變化，這些變化是疾病的早期指標。
在一項涉及12名乳腺癌患者和12名健康對照者的初步研究中，該技術在識別1a期乳腺癌方面的有效率高達98%。此外，該測試還能以超過90%的準確率區分四種主要的乳腺癌亞型，這也可能幫助患者獲得更有效的個性化治療。
研究團隊希望將這一篩查測試推廣，幫助更多人及早識別乳腺癌，從而提高治療成功的機會。他們計劃擴大參與者範圍，並包括其他癌症類型的早期檢測。
愛丁堡大學工程學院的安迪·唐斯博士表示：“大多數癌症死亡是由於晚期診斷，當症狀變得明顯時，因此未來的多種癌症篩查測試可以在疾病更容易治療的階段發現它們。早期診斷是長期生存的關鍵，我們終於擁有所需的技術。我們只需要將其應用於其他癌症類型，並建立數據庫，才能將其用作多癌症測試。”
本研究使用的血液樣本由北愛爾蘭生物庫和乳腺癌現狀組織庫提供，還涉及來自阿伯丁大學、萊茵-瓦爾應用科學大學及北萊茵-西法倫應用研究研究生院的研究人員。該研究發表在《生物光子學雜誌》上。
這一研究成果的潛在影響不可小覷。隨著科技的進步，早期診斷的可能性逐漸增強，這對於提高癌症患者的生存率至關重要。未來，這種基於激光和人工智能的篩查技術不僅能提高乳腺癌的檢測率，還可能擴展到其他類型的癌症，從而改變我們對癌症早期發現的理解和應對方式。這樣的發展不僅是醫學領域的重大突破，也為無數家庭帶來了希望。
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