Штучний інтелект виявляє пухлину мозку за 10 секунд, яку часто пропускають під час операції

Дата публікації: 29.11.2024

Автори: Відкриті джерела , Редакція платформи «Аксемедін»

Ключові слова: нейрохірургія, штучний інтелект, гліома, статті Аксемедін, резидуальна пухлина, інтраопераційна діагностика, FastGlioma, оптична мікроскопія

Гліоми є одними з найскладніших для лікування пухлин мозку через їхню інфільтративну природу. Часто під час операцій складно точно визначити межі між залишковою пухлиною та здоровою тканиною, що підвищує ризик рецидивів або пошкодження функціонально важливих ділянок мозку.

Традиційні підходи до визначення резидуальних пухлин включають інтраопераційну магнітно-резонансну томографію або використання флуоресцентних маркерів. Однак вони мають свої обмеження:

  • Потреба у високовартісному обладнанні.
  • Обмежена доступність для всіх типів пухлин.
  • Тривалий час проведення аналізів, що ускладнює прийняття рішень під час операції.

Перегляньте записи заходів, що проходили в межах Neurology Thursday та не забувайте слідкувати за оновленнями!


Дослідники з Університету Мічигану та Каліфорнійського університету в Сан-Франциско розробили інноваційну систему штучного інтелекту під назвою FastGlioma, яка здатна за 10 секунд визначити наявність залишкової пухлини гліоми під час операції. Ця технологія значно перевершує традиційні методи виявлення резидуальних пухлин, що може суттєво покращити результати нейрохірургічних втручань.

У дослідженні, опублікованому в журналі Nature, FastGlioma продемонструвала середню точність близько 92% у виявленні залишкової пухлини. Порівняно з традиційними методами, які пропускають високоризикову резидуальну пухлину у 25% випадків, FastGlioma зменшує цей показник до 3,8%. Ця технологія може бути адаптована для інших типів пухлин, включаючи дитячі та дорослі мозкові новоутворення, що відкриває нові горизонти в нейрохірургії.

Як працює FastGlioma:

Сканування тканин:

  • Система використовує інтраопераційний сканер для отримання високоякісних зображень тканин мозку.
  • Зображення аналізуються в реальному часі.

Швидкий аналіз AI:

  • Алгоритм миттєво розпізнає аномальні клітини, характерні для залишкової пухлини.
  • Зменшується залежність від гістологічного аналізу, який може тривати години.

Візуалізація результатів:

  • FastGlioma створює інтерактивну карту, що показує розташування залишкових пухлинних клітин у мозку.
  • Це допомагає хірургу прийняти рішення про подальший обсяг видалення.

Висновок:

Впровадження FastGlioma може революціонізувати підхід до хірургічного лікування гліом, забезпечуючи швидке та точне виявлення залишкових пухлин. Це сприятиме покращенню результатів лікування та зменшенню ризику рецидивів, підвищуючи якість життя пацієнтів.


ДЖЕРЕЛО: Nature


На платформі Accemedin багато цікавих заходів! Аби не пропустити їх, підписуйтесь на наші сторінки! FacebookTelegramViberInstagram.

Щоб дати відповіді на запитання до цього матеріалу та отримати бали,
будь ласка, зареєструйтеся або увійдіть як користувач.

Реєстрація
Ці дані знадобляться для входу та скидання паролю
Пароль має містити від 6 символів (літери або цифри)
Матеріали з розділу
Паранеопластичні синдроми
Клінічна загадка: Біль в спині
12-місячні неврологічні та психіатричні на ...
Діти з синдромом хронічної втоми, чи доста ...
Імуногенетика розладу спектра аутизму: сис ...
Протокол надання медичної допомоги хворим ...
Запис майстер-класу «Целіакія та інші харч ...