在手术中检测肿瘤浸润一直是过去一个多世纪的重要关注点。尽管医疗保健取得了进展，但残留肿瘤的问题仍然是一个重大挑战，特别是在脑癌和实体癌的背景下。手术后遗留的残留肿瘤组织会恶化患者的预后，降低生活质量，并给医疗系统带来压力。这个问题已经存在了几十年，矫正手术和后续治疗每年在美国的成本超过10亿美元。
FastGlioma应运而生，这是一种由密歇根大学和加州大学旧金山分校的研究人员开发的突破性AI诊断工具，旨在解决这一挑战。FastGlioma彻底改变了外科医生识别和切除脑肿瘤的方式。与传统方法不同，该工具在手术过程中提供实时诊断见解，使精确的肿瘤切除在几秒钟内成为可能。
密歇根大学医学院的神经外科医生兼助理教授Todd Hollon博士解释说：“FastGlioma是一种基于人工智能的诊断系统，有潜力通过立即改善弥漫性胶质瘤患者的综合管理来改变神经外科领域。”通过快速准确地识别肿瘤浸润，这项技术最小化了残留肿瘤组织的风险。
残留肿瘤在手术中往往未被发现，因为它们的外观可能与健康脑组织非常相似。外科医生依赖多种工具来定位残留肿瘤，包括MRI成像和荧光剂。然而，这些方法并不普遍可用，且可能不适用于所有类型的肿瘤。FastGlioma通过结合先进的光学显微镜技术和基础AI模型训练于大量数据集，解决了这些限制。
该AI系统利用受激拉曼组织学，这是一种快速高分辨率成像方法，用于分析新鲜未经处理的手术标本。通过这种方法，FastGlioma可以在短短10秒内检测到残留肿瘤组织。据《自然》杂志上发表的一项研究，该系统在检测肿瘤残留方面的准确率达到了令人印象深刻的92%，显著优于传统的成像和荧光方法。
加州大学旧金山分校的神经外科教授Shawn Hervey-Jumper博士表示：“FastGlioma代表了现有手术技术的重大创新，通过在微观分辨率下快速识别肿瘤浸润。”该技术无需依赖耗时的组织学或昂贵的成像工具即可检测肿瘤组织，使其在资源有限的环境中成为游戏规则的改变者。
FastGlioma的准确性还体现在其能够最小化高风险残留肿瘤病例。传统方法在近25%的情况下会错过残留肿瘤组织，而FastGlioma将这一漏检率降低至3.8%。这一显著改进可能导致更好的手术结果、更低的复发率和更高的患者生存率。
FastGlioma的基础技术借鉴了类似于GPT-4和DALL-E的视觉基础模型，这些模型以其在各种任务中的适应性而闻名。这些模型经过超过11,000个手术标本和400万个独特的显微视场的训练，使FastGlioma能够跨不同的患者群体和医疗环境进行泛化。其用户友好的界面为神经外科医生提供了即时的可操作见解，增强了他们在手术过程中的决策能力。
该系统的潜力不仅限于胶质瘤。研究人员相信它可以适应其他类型的脑肿瘤，包括儿童肿瘤如髓母细胞瘤和室管膜瘤，以及脑膜瘤。密歇根大学健康学院神经外科系主任Aditya S. Pandey博士表示：“这些结果展示了FastGlioma等视觉基础模型在医学AI应用中的优势，以及在无需大量模型重新训练的情况下推广到其他人类癌症的潜力。”
这项技术的影响深远，尤其是在解决全球癌症手术负担方面。《柳叶刀肿瘤学委员会》强调了改善癌症治疗手术边缘的创新方法的必要性。FastGlioma完全符合这一愿景，提供了一种成本效益高且易于访问的解决方案，可以提高全球范围内的手术精度。
展望未来，研究团队计划扩展FastGlioma的应用，涵盖其他癌症类型，包括肺癌、前列腺癌、乳腺癌和头颈部癌症。如果成功，这可能标志着外科肿瘤学的新时代，其中AI驱动的工具在改善患者预后和减少医疗成本方面发挥核心作用。
FastGlioma的快速、准确和可扩展的方法在抗击癌症方面迈出了重要一步。通过将尖端AI与实用的手术工具相结合，这项技术为面临最严峻诊断的患者带来了更好的预后和更高质量的生活的希望。
(全文结束)
