Die Resektion von restlichem Tumorgewebe während einer Tumoroperation war schon immer ein medizinisches Problem, das die Prognose des Patienten und die medizinischen Ressourcen stark beeinträchtigte. Um dieses Problem zu lösen, hat ein Forschungsteam der University of Michigan und der University of California, San Francisco, das Diagnosetool FastGlioma mit künstlicher Intelligenz entwickelt, mit dem Gehirntumore in Echtzeit während der Operation identifiziert und entfernt werden können, wodurch die chirurgische Effizienz und Genauigkeit erheblich verbessert wird. Die Redakteure von Downcodes führen Sie durch die Details dieser bahnbrechenden Technologie.
Hinweis zur Bildquelle: Das Bild wird von AI und dem Bildautorisierungsdienstleister Midjourney generiert
Wenn ein Patient während der Operation den Verdacht hat, dass es sich um ein diffuses Gliom handelt, entnimmt der Chirurg eine Gewebeprobe aus den Operationsrändern. Mit dem tragbaren SRH-Bildgebungssystem können Techniker durch einfache Touchscreen-Bedienung schnell Mikroskopbilder im Operationssaal erfassen. Frische chirurgische Proben werden direkt in kundenspezifische Objektträger gelegt, wodurch eine mühsame Gewebehandhabung entfällt.
Das FastGlioma-System nutzt fortschrittliche Technologie der stimulierten Raman-Histologie, um eine schnelle und hochauflösende Analyse frischer, unverarbeiteter chirurgischer Proben zu ermöglichen. Untersuchungen zufolge kann FastGlioma restliches Tumorgewebe in nur 10 Sekunden mit einer Genauigkeit von bis zu 92 % identifizieren und übertrifft damit herkömmliche Bildgebungs- und Fluoreszenzerkennungsmethoden bei weitem. Im Vergleich zu herkömmlichen Methoden, bei denen bis zu 25 % der Resttumoren übersehen werden, reduziert FastGlioma die Rate der übersehenen Erkennung auf nur 3,8 %. Diese signifikante Verbesserung kündigt bessere chirurgische Ergebnisse und ein verbessertes Patientenüberleben an.
Darüber hinaus basiert die zugrunde liegende Technologie von FastGlioma auf visionsbasierten Modellen wie GPT-4 und DALL-E. Diese Modelle wurden an mehr als 11.000 chirurgischen Proben und 4 Millionen einzigartigen Mikroskopfeldern trainiert und können an verschiedene Patientengruppen angepasst werden medizinische Behandlungen. Die benutzerfreundliche Oberfläche des Systems ermöglicht es Chirurgen, während Operationen sofortige und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und so die Effizienz der Entscheidungsfindung zu verbessern.
Das Potenzial von FastGlioma beschränkt sich nicht nur auf Gliome, und die Forscher glauben, dass die Technologie auf andere Arten von Hirntumoren ausgeweitet werden könnte. Das Team hofft, FastGlioma in Zukunft in den Bereichen Lungenkrebs, Prostatakrebs, Brustkrebs sowie Kopf- und Halskrebs voranzutreiben und damit eine neue Ära der chirurgischen Onkologie einzuläuten.
Das Aufkommen von FastGlioma hat neue Hoffnung in die Tumorchirurgie gebracht. Es wird erwartet, dass seine hohe Genauigkeit und schnelle Diagnosefähigkeit die Prognose der Patienten erheblich verbessern und revolutionäre Veränderungen auf dem Gebiet der chirurgischen Onkologie mit sich bringen werden. Wir gehen davon aus, dass diese Technologie in Zukunft mehr Patienten und der gesamten Menschheit zugute kommen wird.