AI 助力脑瘤手术 10 秒内精准识别残留肿瘤

美国研究人员近日成功开发出一种名为FastGlioma的人工智能模型，它可在短短的数秒内完成脑瘤术后残留肿瘤组织的精确检测，使得神经外科医生有了更加精确的手术指南。这项研究成果为癌症诊疗领域带来革命性的突破。

传统的脑瘤手术过程中，由于肿瘤组织与正常脑组织之间的界限模糊不清，医生难以彻底切除肿瘤。手术后的残留肿瘤组织常常引发一系列并发症，包括癫痫、感染、头痛等严重症状，甚至可能导致认知和运动功能障碍。虽然磁共振成像和荧光造影剂能够在一定程度上帮助定位残留肿瘤，但这些方法并非万能，对于不同类型的肿瘤效果各异，且在手术进行中时难以实施。

密歇根大学和加州大学旧金山分校的科研团队共同研发出FastGlioma模型，通过对超过11,000个手术样本及数百万显微图像的深度学习训练，该模型能以极高的准确率快速识别肿瘤浸润。即使在低分辨率图像的情况下，FastGlioma也能够在短短的十秒内以90%的准确率完成检测任务。这一突破性的技术有望显著提高脑瘤手术的成功率，降低术后并发症的风险，并改善患者术后的生活质量。

未来，研究团队计划将FastGlioma模型的应用范围扩大到其他类型的癌症，如肺癌、前列腺癌、乳腺癌和头颈癌等。他们希望通过这一模型的广泛应用，提高癌症的诊断和治疗效果，为更多癌症患者带来福音。这项技术的持续发展和完善，将为未来的医疗领域带来更加广阔的视野和无限的可能性。