新型AI工具在肺肿瘤分割方面胜过人类
New AI tool outperforms humans at lung tumor segmentation
专家们已经开发出一种能够在放射治疗前显著改进肿瘤分割的工具。
这款由芝加哥西北医学（Northwestern Medicine）研究人员开发的软件——名为iSeg，在勾勒肿瘤边界方面的准确性与医生相当。在某些情况下，iSeg甚至能够检测到医生之前忽略的区域。参与开发的专家们对其未来的应用充满希望，认为它可能会带来更完善的放射治疗规划。
“我们距离比十年前任何人想象的都更加精准的癌症治疗又近了一步，”资深作者、西北大学芬伯格医学院（Northwestern University Feinberg School of Medicine）放射肿瘤学系主任兼教授穆罕默德·阿巴泽德（Mohamed Abazeed）博士表示。
为了开发iSeg，研究团队利用了一个多中心注册库，其中包含来自九家机构的影像数据。这为他们提供了数百份被诊断为肺癌患者的CT扫描图像以及手动分割的肿瘤数据。完成训练后，iSeg被用于一组从未见过的CT扫描图像，并被要求勾画肿瘤边界。
与医生的手动分割相比，iSeg的表现始终与专业人士持平；它不仅匹配了人类观察者之间的差异性，还在较小肿瘤的边界描绘上比医生更为精准，发现了原始读片者经常忽略的区域。研究小组指出，如果这些被忽略的区域长期未被发现并得以发展，可能会导致更差的预后。
“准确的肿瘤靶向是安全有效放射治疗的基础，哪怕在靶向过程中出现的小错误也可能影响肿瘤控制或造成不必要的毒性，”阿巴泽德博士补充道。
iSeg的下一步是在现实环境中进行测试。研究团队正在为其添加更多功能，例如用户反馈机制，同时也在努力训练该模型以检测不同成像模态（如MRI和PET）上的肿瘤。如果一切顺利且该工具表现符合预期，研究人员预计它可能会在未来几年内应用于临床环境。
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