미시간 대학교와 캘리포니아 대학교 (University of California)의 연구원들은 자연 (Fastglioma Artificial Intelligence Model)에 대한 획기적인 연구 결과를 발표했습니다. 이 모델은 10 초 이내에 뇌종양 수술에서 잔류 암 종양을 신속하게 판단하여 외과 효율과 정확도를 크게 향상시킬 수 있으며 신경 외과 과정을 완전히 변화시킬 것으로 예상됩니다. 이 혁신은 미세 광학 이미징과 AI 기본 모델을 결합하여 11,000 개가 넘는 수술 샘플과 4 백만 개의 현미경 이미지를 사용하여 고해상도 이미지가 자체 개발 된 자극 된 라만 조직 이미징 기술에 의해 얻어집니다. 미시간. 이 모델의 개발은 뇌종양의 정확한 치료에 중대한 영향을 미칠 것입니다.
미국 과학자들은 최근 미시간 대학교 (University of Michigan)와 캘리포니아 대학 (University of California)이 공동으로 개발 한 인공 지능 모델 인 Nature : Fastglioma가 10 초 이내에 뇌종양 수술의 잔류 암을 신속하게 결정할 수있는 주요 연구 결과를 발표했습니다. 신경 외과. 혁신적인 혁신적인 혁신을 가져 오십시오.
이 혁신은 마이크로 광학 이미징과 기본 AI 모델을 결합합니다. 연구팀은 11,000 개가 넘는 수술 샘플과 4 백만 개의 현미경 이미지를 사용하여 사전 훈련을 위해 자극 된 라만 조직 영상 기술을 사용하여 미시간 대학교에서 개발 한 고해상도 이미지를 얻었습니다.
Fastglioma의 뛰어난 장점은 우수한 탐지 기능에 반영됩니다. 실제 응용 분야 에서이 모델은 고위험 종양 잔류 속도가 3.8%에 불과하며, 이는 전통적인 이미지 및 형광 유도 수술의 25% 누락 된 비율보다 훨씬 우수합니다. "빠른 모드"에서도 평균 정확도는 여전히 92%에 도달 할 수 있습니다.
연구에 따르면 Fastglioma는 방사선 영상, 대비 향상 또는 형광 표지와 같은 전통적인 방법에 대한 의존도를 감소시킬 수 있습니다. 이 획기적인 기술은 외과 의사가 수술 중에 빠른 결정을 내리는 데 도움이 될뿐만 아니라 다른 유형의 뇌종양 진단에도 적용을 촉진합니다.
뇌종양의 완전한 절제술은 항상 신경 외과에 직면 한 주요 도전이었으며 일부 잔류 종양은 건강한 뇌 조직과 구별하기가 어렵다는 점에 주목할 가치가 있습니다. Fastglioma의 출현은 이러한 임상 문제에 대한 새로운 해결책을 제공하여 정밀 의학 분야에서 인공 지능의 또 다른 중요한 단계를 표시합니다.
Fastglioma 모델의 성공적인 발달은 뇌 종양 수술에 혁신적인 변화를 가져 왔을뿐만 아니라 의료 분야에서 인공 지능을 적용하기위한 새로운 벤치 마크를 설정하여 정밀 의학이 미래에 더 효율적이고 정확할 것임을 나타냅니다. 낮은 생략율과 높은 정확도는 환자 결과를 크게 향상시키고 생존을 향상시킬 것입니다. 앞으로, 우리는 Fastglioma가 더 넓은 범위의 임상 실습에 적용되고 더 많은 환자에게 도움이되기를 기대합니다.