腫瘍手術中の残存腫瘍組織の切除は常に医学的問題であり、患者の予後と医療資源に重大な影響を及ぼします。この問題を解決するために、ミシガン大学とカリフォルニア大学サンフランシスコ校の研究チームは、手術中にリアルタイムで脳腫瘍を特定して除去できる人工知能診断ツール FastGlioma を開発し、手術の効率と精度を大幅に向上させました。ダウンコード エディターが、この画期的なテクノロジーの詳細を説明します。
画像出典注：画像はAIにより生成され、画像認証サービスプロバイダMidjourney
手術中、患者がびまん性神経膠腫の疑いがある場合、外科医は手術断端から組織を採取します。ポータブル SRH イメージング システムを使用すると、技術者は簡単なタッチ スクリーン操作により、手術室で顕微鏡画像を迅速に取得できます。新鮮な外科標本はカスタム顕微鏡スライドに直接配置されるため、面倒な組織の取り扱いが不要になります。
FastGlioma システムは、高度な刺激ラマン組織学技術を使用して、新鮮な未処理の外科標本の迅速かつ高解像度の分析を可能にします。研究によると、FastGlioma はわずか 10 秒で残存腫瘍組織を最大 92% の精度で特定でき、従来の画像処理や蛍光検出法をはるかに上回っています。最大 25% の残存腫瘍を見逃してしまう従来の方法と比較して、FastGlioma では見逃し率がわずか 3.8% に減少します。この大幅な改善は、手術結果の改善と患者の生存率の向上をもたらします。
さらに、FastGlioma の基礎となるテクノロジーは、GPT-4 や DALL-E などの視覚ベースのモデルに由来しており、これらのモデルは 11,000 を超える外科標本と 400 万以上の固有の顕微鏡視野でトレーニングされており、さまざまな患者グループに適応できます。医療環境。このシステムのユーザーフレンドリーなインターフェイスにより、外科医は手術中にすぐに実用的な洞察を得ることができ、意思決定の効率が向上します。
FastGlioma の可能性は神経膠腫に限定されず、研究者らはこの技術が他の種類の脳腫瘍にも拡張できると考えています。将来的には、研究チームはファストグリオーマを肺がん、前立腺がん、乳がん、頭頸部がんの分野に広めたいと考えており、成功すれば外科腫瘍学の新時代を迎える可能性がある。
FastGlioma の出現は腫瘍外科に新たな希望をもたらし、その高精度と迅速な診断機能により、患者の予後が大幅に改善され、外科腫瘍学の分野に革命的な変化がもたらされることが期待されています。将来的には、このテクノロジーがより多くの患者に利益をもたらし、全人類に利益をもたらすことを期待しています。