La resección del tejido tumoral residual durante la cirugía tumoral siempre ha sido un problema médico que afecta gravemente el pronóstico del paciente y los recursos médicos. Para resolver este problema, un equipo de investigación de la Universidad de Michigan y la Universidad de California en San Francisco desarrolló la herramienta de diagnóstico de inteligencia artificial FastGlioma, que puede identificar y eliminar tumores cerebrales en tiempo real durante la cirugía, mejorando significativamente la eficiencia y precisión quirúrgica. Los editores de Downcodes le explicarán los detalles de esta innovadora tecnología.
Nota sobre la fuente de la imagen: la imagen es generada por AI y el proveedor de servicios de autorización de imágenes Midjourney
Durante la cirugía, si un paciente sospecha un glioma difuso, el cirujano tomará muestras de tejido de los márgenes quirúrgicos. Utilizando el sistema de imágenes SRH portátil, los técnicos pueden adquirir rápidamente imágenes microscópicas en el quirófano mediante simples operaciones con pantalla táctil. Las muestras quirúrgicas frescas se colocan directamente en portaobjetos de microscopio personalizados, lo que elimina la necesidad de una manipulación tediosa del tejido.
El sistema FastGlioma utiliza tecnología avanzada de histología Raman estimulada para permitir un análisis rápido y de alta resolución de muestras quirúrgicas frescas y sin procesar. Según la investigación, FastGlioma puede identificar tejido tumoral residual en solo 10 segundos con una precisión de hasta el 92%, superando con creces los métodos tradicionales de detección de fluorescencia e imágenes. En comparación con los métodos tradicionales, que pasan por alto hasta el 25 % de los tumores residuales, FastGlioma reduce la tasa de detección perdida a sólo el 3,8 %. Esta mejora significativa presagia mejores resultados quirúrgicos y una mejor supervivencia del paciente.
Además, la tecnología subyacente de FastGlioma se deriva de modelos basados en visión como GPT-4 y DALL-E. Estos modelos se han entrenado en más de 11.000 muestras quirúrgicas y 4 millones de campos microscópicos únicos, y pueden adaptarse a diferentes grupos de pacientes y. tratamientos médicos. La interfaz fácil de usar del sistema permite a los cirujanos obtener información inmediata y procesable durante las operaciones, lo que mejora la eficiencia en la toma de decisiones.
El potencial de FastGlioma no se limita a los gliomas y los investigadores creen que la tecnología podría ampliarse a otros tipos de tumores cerebrales. En el futuro, el equipo espera promover FastGlioma en los campos del cáncer de pulmón, cáncer de próstata, cáncer de mama y cáncer de cabeza y cuello. Si tiene éxito, puede marcar el comienzo de una nueva era de la oncología quirúrgica.
La aparición de FastGlioma ha traído nuevas esperanzas a la cirugía tumoral. Se espera que su alta precisión y sus rápidas capacidades de diagnóstico mejoren significativamente el pronóstico del paciente y traigan cambios revolucionarios al campo de la oncología quirúrgica. En el futuro, esperamos que esta tecnología beneficie a más pacientes y beneficie a toda la humanidad.