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美國密歇根大學和加利福尼亞大學舊金山分校領導的研究人員開發(fā)出一款名為FastGlioma的人工智能（AI）模型。在腦手術中，該模型僅用10秒就判斷出是否還有殘留的癌性腫瘤。在識別腫瘤殘留方面，FastGlioma的表現遠超傳統(tǒng)方法，有望給神經外科領域帶來變革。研究成果發(fā)表在最新一期《自然》雜志上。在腦瘤切除手術中，很少能切除完全。有些殘留部分與健康腦組織十分相似，常常成為“漏網之魚”，而目前醫(yī)生用于定位腫瘤殘留的方法，均有一定的局限性。FastGlioma將顯微光學成像與一種稱為基礎模型的AI相結合。研究人員使用超過11000份手術樣本和400萬個顯微圖像對視覺基礎模型進行了預訓練。這些腫瘤樣本通過受激拉曼組織成像拍攝，這是一種由密歇根大學開發(fā)的快速、高分辨率光學成像方法。經過訓練，FastGlioma可以在缺乏大型標記數據集的情況下檢測腫瘤殘余組織。由FastGlioma預測指導的手術僅在3.8%的情況下遺漏了高風險腫瘤殘余，而利用圖像和熒光引導的手術遺漏率接近25%。使用受激拉曼組織成像獲取全分辨率圖像大約需要100秒；而“快速模式”下的低分辨率圖像則僅需10秒。結果顯示，FastGlioma以平均約92%的準確率檢測并計算了腫瘤殘余量。研究人員表示，這意味著以后可以在幾秒鐘內以極高的準確率檢測到腫瘤浸潤，幫助外科醫(yī)生判斷手術中是否需要進一步切除。與當前腫瘤檢測的標準治療方法相比，FastGlioma利用AI快速識別微觀分辨率下的腫瘤浸潤，從而大大降低了在切除區(qū)域遺漏腫瘤殘余的風險。利用該模型還能最大程度減少對放射成像、對比增強或熒光標記的依賴，并推廣到其他腦腫瘤診斷中。