Investigadores de la Universidad de Michigan y la Universidad de California, San Francisco, publicaron una investigación innovadora como resultado en la revista Nature, el modelo de inteligencia artificial FastGlioma. Este modelo puede juzgar rápidamente el tumor canceroso residual en la cirugía tumoral cerebral en 10 segundos, mejorando significativamente la eficiencia y la precisión quirúrgica, y se espera que cambie completamente el proceso de neurocirugía. Esta innovación combina imágenes microópticas y modelos básicos de IA, utilizando más de 11,000 muestras quirúrgicas y 4 millones de imágenes de microscopio para la capacitación previa. Michigan. El desarrollo de este modelo tendrá un profundo impacto en el tratamiento preciso de los tumores cerebrales.
Los científicos estadounidenses publicaron recientemente los importantes resultados de investigación en la revista Nature: Fastglioma, un modelo de inteligencia artificial desarrollado conjuntamente por la Universidad de Michigan y la Universidad de California, San Francisco, puede determinar rápidamente el cáncer residual en la cirugía de tumores cerebrales en 10 segundos y IS Una neurocirugía.
Esta innovación combina imágenes microópticas con modelos de IA básicos. El equipo de investigación utilizó más de 11,000 muestras quirúrgicas y 4 millones de imágenes microscópicas para la capacitación previa, y utilizó la tecnología estimulada de imágenes de tejido Raman desarrollada de forma independiente por la Universidad de Michigan para obtener imágenes de alta resolución.
Las ventajas sobresalientes de FastGlioma se reflejan en sus excelentes capacidades de detección. En aplicaciones prácticas, el modelo tiene una tasa perdida residual tumoral de alto riesgo de solo 3.8%, que es mucho mejor que la tasa perdida del 25% de la imagen tradicional y la cirugía guiada por fluorescencia. Incluso en "modo rápido", su tasa de precisión promedio aún puede alcanzar el 92%.
La investigación muestra que FastGlioma también puede reducir su dependencia de métodos tradicionales, como imágenes radiográficas, mejora de contraste o marcado fluorescente. Esta tecnología innovadora no solo ayuda a los cirujanos a tomar decisiones rápidas durante la cirugía, sino que también promueve la aplicación en otros tipos de diagnóstico de tumores cerebrales.
Vale la pena señalar que la resección completa de los tumores cerebrales siempre ha sido un desafío importante que enfrenta la neurocirugía, y algunos tumores residuales son difíciles de distinguir del tejido cerebral sano. La aparición de FastGlioma proporciona nuevas soluciones a este problema clínico, marcando otro paso importante en la inteligencia artificial en el campo de la medicina de precisión.
El desarrollo exitoso del modelo de FastGlioma no solo trajo cambios revolucionarios a la cirugía de tumores cerebrales, sino que también estableció un nuevo punto de referencia para la aplicación de inteligencia artificial en el campo de la medicina, lo que indica que la medicina de precisión será más eficiente y precisa en el futuro. Su baja tasa de omisión y su alta tasa de precisión mejorarán significativamente los resultados del paciente y mejorará la supervivencia. En el futuro, esperamos que se aplique FastGlioma en una gama más amplia de práctica clínica y beneficie a más pacientes.