Forscher der University of Michigan und der University of California, San Francisco, veröffentlichten eine bahnbrechende Forschungsergebnis in der Zeitschrift Nature - das Fastglioma Artificial Intelligence Model. Dieses Modell kann den verbleibenden Krebs -Tumor in einer Hirntumoroperation innerhalb von 10 Sekunden schnell beurteilen, wodurch die chirurgische Effizienz und Genauigkeit signifikant verbessert wird und den Prozess der Neurochirurgie vollständig verändert. Diese Innovation kombiniert mikrooptische Bildgebung und KI-Basismodelle mit mehr als 11.000 chirurgischen Proben und 4 Millionen Mikroskopbildern für die Voraussetzung. Michigan. Die Entwicklung dieses Modells wird einen tiefgreifenden Einfluss auf die genaue Behandlung von Hirntumoren haben.
Amerikanische Wissenschaftler haben kürzlich wichtige Forschungsergebnisse in der Zeitschrift Nature: Fastglioma, ein von der University of Michigan und der University of California in San Francisco, entwickeltes Modell für künstliche Intelligenz veröffentlicht, kann den Restkrebs in einer Hirntumoroperation innerhalb von 10 Sekunden schnell bestimmen und ist schnell und ist Eine Neurochirurgie.
Diese Innovation kombiniert mikrooptische Bildgebung mit grundlegenden KI-Modellen. Das Forschungsteam verwendete mehr als 11.000 chirurgische Proben und 4 Millionen mikroskopische Bilder für die Vorausbildung und verwendete die von der Universität von Michigan unabhängig entwickelte Raman-Tissue-Bildgebungstechnologie, um hochauflösende Bilder zu erhalten.
Die herausragenden Vorteile von Fastglioma spiegeln sich in seinen hervorragenden Erkennungsfähigkeiten wider. In praktischen Anwendungen hat das Modell eine risikogesteuerte Tumorreste von nur 3,8%, was weitaus besser ist als die 25% fehlende Rate für herkömmliche Bild- und Fluoreszenz-geführte Operationen. Selbst im "schnellen Modus" kann die durchschnittliche Genauigkeitsrate immer noch 92%erreichen.
Untersuchungen zeigen, dass Fastgliom auch seine Abhängigkeit von traditionellen Methoden wie radiologischer Bildgebung, Kontrastverstärkung oder Fluoreszenzmarkierung verringern kann. Diese Durchbruchstechnologie hilft Chirurgen nicht nur, während der Operation schnelle Entscheidungen zu treffen, sondern fördert auch die Anwendung in anderen Arten der Hirntumordiagnose.
Es ist erwähnenswert, dass eine vollständige Resektion von Hirntumoren immer eine große Herausforderung für die Neurochirurgie war, und einige Resttumoren sind schwer von einem gesunden Gehirngewebe zu unterscheiden. Die Entstehung von Fastglioma liefert neue Lösungen für dieses klinische Problem und kennzeichnet einen weiteren wichtigen Schritt in der künstlichen Intelligenz im Bereich der Präzisionsmedizin.
Die erfolgreiche Entwicklung des FastGlioma -Modells brachte nicht nur revolutionäre Veränderungen in die Hirntumoroperation ein, sondern legte auch einen neuen Benchmark für die Anwendung künstlicher Intelligenz im medizinischen Bereich fest, was darauf hinweist, dass die Präzisionsmedizin in Zukunft effizienter und genauer sein wird. Die geringe Auslassung und hohe Genauigkeitsrate wird die Patientenergebnisse und das Überleben erheblich verbessern. In Zukunft freuen wir uns darauf, dass Fastgliom in einer breiteren Reihe klinischer Praxis angewendet wird und mehr Patienten zugute kommt.