AI技術在幾秒鐘內識別癌症腦腫瘤
FastGlioma是一款人工智能工具，能在幾秒內檢測殘留的腦腫瘤組織，徹底改變了外科手術的精準度，並改善了病人的預後。
一支來自密歇根大學的神經外科團隊正在進行手術。（圖片來源：Chris Hedly, Michigan Medicine）
在手術過程中檢測腫瘤浸潤一直是個重要的問題，這已經持續了超過一個世紀。儘管醫療技術已經取得進步，殘留腫瘤的問題仍然是一個重大挑戰，尤其是在腦癌和固體腫瘤的情況下。
手術後留下的殘留腫瘤組織會惡化病人的預後，降低生活質量，並對醫療系統造成壓力。這個問題已經持續數十年，每年在美國，修正手術和後續治療的成本超過10億美元。
這時，FastGlioma這款突破性的人工智能診斷工具應運而生，旨在解決這一挑戰。該工具由密歇根大學和加州大學舊金山分校的研究人員共同開發，徹底改變了外科醫生識別和切除腦腫瘤的方式。
與傳統方法不同，這款工具在手術過程中提供即時的診斷見解，使得腫瘤切除能在幾秒鐘內精確完成。
一位懷疑患有擴散性膠質瘤的病人正在接受手術切除。手術過程中，外科醫生會取樣手術邊緣的組織。便攜式SRH成像系統在手術室內獲取顯微鏡圖像，由一名技術人員使用簡單的觸控操作完成。新鮮的手術樣本直接放入定制的顯微鏡載玻片中，並插入SRH成像儀，無需組織處理。（圖片來源：Nature）
密歇根大學醫學院的神經外科醫生及助理教授Todd Hollon博士表示：“FastGlioma是一個基於人工智能的診斷系統，具有改變神經外科領域的潛力，能立即改善擴散性膠質瘤患者的綜合管理。”
通過快速準確地識別腫瘤浸潤，這項技術減少了留下殘留腫瘤組織的風險。
殘留腫瘤在手術中往往會被忽略，因為它們的外觀可能與健康的腦組織非常相似。外科醫生依賴多種工具來定位殘留腫瘤，包括MRI成像和螢光劑。然而，這些方法並非普遍可用，且可能對所有腫瘤類型不適用。
FastGlioma通過結合先進的光學顯微鏡技術和基於大量數據集訓練的基礎AI模型來解決這些限制。
這套AI系統利用刺激拉曼組織學，一種快速且高解析度的成像方法，來分析新鮮的未經處理的手術樣本。通過這樣做，FastGlioma能在短短10秒內檢測殘留腫瘤組織。
根據發表於《Nature》期刊的研究，該系統在檢測腫瘤殘留方面達到了92%的準確率，顯著優於傳統的成像和螢光方法。
加州大學舊金山分校神經外科教授Shawn Hervey-Jumper博士表示：“FastGlioma在現有手術技術上代表了一種創新的突破，能以顯微鏡分辨率迅速識別腫瘤浸潤。”這項技術無需依賴耗時的組織學或昂貴的成像工具，這使得它成為一個遊戲改變者，特別是在資源有限的環境中。
FastGlioma的準確性還表現在其能夠減少高風險殘留腫瘤病例的能力上。傳統方法在近25%的情況下會漏掉殘留腫瘤組織，而FastGlioma將漏檢率降低至僅3.8%。這一顯著改進可能導致更好的手術結果、更低的復發率以及改善病人存活率。
來自四個研究醫療中心的擴散性膠質瘤樣本顯示，樣本涵蓋了WHO成人類型擴散性膠質瘤的全診斷範圍。（圖片來源：Nature）
FastGlioma的基礎技術借鑒了類似於GPT-4和DALL-E的視覺基礎模型，這些模型在各種任務中的適應性很強。
這些模型在超過11,000個手術樣本和400萬個獨特的顯微視野上進行訓練，使FastGlioma能夠在不同病人群體和醫療環境中進行概括。其用戶友好的界面為神經外科醫生提供即時的可操作見解，增強了他們在手術過程中的決策能力。
這個系統的潛力不僅限於膠質瘤。研究人員認為，它可以調整用於檢測其他類型的腦腫瘤，包括小兒腫瘤如髓母細胞瘤和室管膜瘤，以及腦膜瘤。
密歇根大學醫療中心神經外科系主任Aditya S. Pandey博士指出：“這些結果展示了像FastGlioma這樣的視覺基礎模型在醫療AI應用中的優勢，並且有潛力推廣到其他人類癌症，無需大量重新訓練模型。”
針對220名擴散性膠質瘤病人的全前瞻性國際多中心測試隊列的預測結果顯示。以標準化四分位數格式呈現的FastGlioma浸潤分數的箱形圖及鬚鬚圖。（圖片來源：Nature）
這項技術的意義深遠，特別是針對全球癌症手術的負擔。《柳葉刀腫瘤學》委員會強調需要創新方法來改善癌症治療中的手術邊緣。FastGlioma恰好符合這一願景，提供了一個成本效益高且可獲得的解決方案，能夠提升全球的手術精準度。
展望未來，研究團隊旨在將FastGlioma的應用擴展到其他癌症類型，包括肺癌、前列腺癌、乳腺癌和頭頸癌。如果成功，這可能標誌著外科腫瘤學的新時代，人工智能驅動的工具將在改善病人結果和降低醫療成本中發揮核心作用。
FastGlioma快速、準確且可擴展的方法，代表了抗擊癌症的一次重大飛躍。通過將尖端的AI技術與實用的手術工具相結合，這項技術為面對最具挑戰性診斷的病人提供了更好的結果和更高的生活質量的希望。
這項研究不僅是對腦腫瘤手術的一次技術革新，還展示了AI在醫療領域的廣泛應用潛力。隨著技術的進一步發展，未來的醫療服務將可能更加精準和高效，從而真正改善病人的治療體驗和生活質量。
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