人工智能技术助力胶质母细胞瘤进展的早期检测News-Medical AI technology advances early detection of glioblastoma progression

环球医讯 / AI与医疗健康来源:www.news-medical.net美国 - 英语2025-08-11 16:19:05 - 阅读时长2分钟 - 963字
弗吉尼亚大学研究团队开发基于人工智能的影像分析系统,通过整合MRI与动态PET成像技术,实现胶质母细胞瘤治疗后进展的早期区分。该技术在26例患者中达到74%准确率,未来有望突破80%准确率,为脑癌患者争取宝贵的治疗时机。该技术通过无创检测替代传统手术评估,可显著改善15个月平均生存期的胶质母细胞瘤患者的治疗方案。
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人工智能技术助力胶质母细胞瘤进展的早期检测

弗吉尼亚大学医学院科学家正利用人工智能技术提升并加速治疗全球最致命的脑癌——胶质母细胞瘤。

研究者比乔伊·昆杜博士开发的人工智能影像分析系统,已能准确区分肿瘤进展与治疗引起的脑部变化。当前这一判断过程通常需要数月,导致医生难以确定肿瘤是否生长,延误重要治疗决策。

昆杜开发的AI系统在初始测试中已超越传统临床手段。在26例胶质母细胞瘤患者治疗后立即测试时,人工智能正确区分率达到74%。

"项目目标是通过更多患者数据训练,将临床应用准确率提升至80%以上。"

——比乔伊·昆杜博士,UVA癌症中心、放射学与医学影像系、生物医学工程系

这一进展将为患者带来实际益处。"早期区分肿瘤复发与治疗反应,能让脑癌患者更早调整治疗方案",UVA神经病学、神经外科和内科系共同主任戴维·施iff教授表示,他也是UVA健康系统神经肿瘤中心主任。

胶质母细胞瘤治疗突破

胶质母细胞瘤占所有原发性脑瘤的半数以上,这种侵袭性强、生长迅速的癌症确诊患者平均生存期仅15个月。及时治疗可延长生存期并提升生活质量。

目前医生需等待治疗后3-4个月才能评估肿瘤进展,通常采用磁共振成像(MRI)或脑部手术。昆杜团队创新性地将MRI与动态PET(正电子发射断层扫描)结合,产生多维脑部影像供人工智能分析——整个过程无需开颅手术。

昆杜团队已获得弗吉尼亚大学9万美元的Ivy生物医学创新基金支持,用于优化深度学习算法。通过训练AI更准确区分肿瘤进展与化疗/放疗反应,他们希望为医生提供更可靠决策依据。

"我们希望帮助患者和家庭更快获得答案。若AI能提升医生早期判断信心,就能带来更快速的治疗决策和更好预后",昆杜表示:"我们的目标是赋予医生更好工具,让他们减少猜测更多专注治疗。虽然还在早期阶段,但现有成果已显现出真实前景——我们正朝着让患者更早明确病情的方向迈进,这种明确性将挽救生命。"

弗吉尼亚大学癌症研究前沿

作为美国国家癌症研究所认证的57家综合癌症中心之一,UVA癌症中心与保罗与戴安·曼宁生物技术研究所正通过前沿研究提升患者护理。新建的州级临床试验网络将加速新疗法的开发测试。

UVA生物医学工程系是医学院与工程与应用科学学院的联合项目。

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