哈佛医学院利用AI 手术中实时评估脑瘤
美国哈佛学院利用一种人工智能工具，有望在手术中识别肿瘤特征来帮助医生对抗侵袭性脑肿瘤。
传统上，在脑癌手术期间，医生会取出脑细胞组织样本，将其冷冻并进行分析，以确定肿瘤的类型和侵袭性。 然而，这个过程往往会扭曲细胞的外观。
《彭博社》报导，人工智能工具被称为冷冻切片组织病理学评估和审查机器（CHARM），它通过研究图像来快速找出一种称为神经胶质瘤的肿瘤的遗传图谱，外科医生会从分析数据中，决定从患者大脑中切除多少组织以及是否植入涂有抗癌药物的晶片。
这项研究的资深作者Kun-Hsing Yu说，目前进行分析细胞组织的过程需要数天或数周的时间，若能快速获得分析数据，将可以改善患者的治疗效果，并使他们免于多次手术。
胶质母细胞瘤的存活率仅17%
报导称，虽然脑神经胶质瘤的严重程度各不相同，但如果不治疗，一种称为胶质母细胞瘤的侵袭性形式可能会在不到6个月的时间内导致死亡。 根据美国神经外科医生协会的数据，只有17%的胶质母细胞瘤患者在被诊断后的第2年能够存活。
领导这项研究的哈佛医学院生物医学信息学助理教授Kun-Hsing Yu和他的研究团队通过向机器演算法展示脑部手术期间收集的样本图片，来训练机器演算法来完成这项工作，然后根据这些患者的诊断评估工作结果。
虽然该工具不如当前的基因测试准确，但机器系统几乎可立即预测肿瘤的概况。 他说，快速分析可以让医生进行正确的治疗，而无需增加安排和进行另一次手术的时间。
CHARM还可区分恶性肿瘤细胞和良性细胞，并确定肿瘤的等级，衡量肿瘤的侵袭性。Yu表示，该工具可以消除10到15分钟的等待，或者病理学家在手术期间待命的需要。
研究人员表示，尽管这项研究显示出希望，但CHARM仍需要在现实环境中进行测试。
Yu团队的工作是利用人工智能更好地诊断和治疗癌症的一系列广泛努力的一部分。《柳叶刀肿瘤学》六月号发表的一篇社论强调了一些系统能够准确识别胰腺癌、肺癌和乳腺癌高风险人群的能力。
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