Umelá inteligencia nájde prehliadané mozgové nádory za 10 sekúnd
- Autor:
- Roman Mališka
- Zverejnené:
- 19. 11. 2024
- Hodnotenie:
- Už ste hlasovali.
Ďalším triumfom umelej inteligencie v zdravotníctve je, že vedci vyvinuli model, ktorý dokáže rozpoznať časti mozgových nádorov, ktoré môžu chirurgovia pri odstraňovaní pacientov prehliadnuť. Dokáže pritom odhaliť tieto zvyšné tkanivá už za 10 sekúnd a môže tak pomôcť predchádzať mnohým dlhodobým a krátkodobým komplikáciám po zákroku.
Technológia, ktorú vyvinuli výskumníci z Michiganskej univerzity a Kalifornskej univerzity v San Franciscu, sa nazýva FastGlioma. Názov zahŕňa pojem „glióm“, ktorý označuje nádor mozgu alebo miechy.
„Táto technológia funguje rýchlejšie a presnejšie ako súčasné štandardné metódy detekcie nádorov a mohla by sa zovšeobecniť na diagnostiku iných nádorov mozgu u detí a dospelých,“ povedal neurochirurg Todd Hollon, hlavný autor článku s podrobnými informáciami o účinnosti FastGlioma, ktorý vyšiel v magazíne Nature. „Mohol by slúžiť ako základný model na usmerňovanie operácií nádorov mozgu.“
Pri väčšine operácií na odstránenie nádoru je ťažké odlíšiť zdravé mozgové tkanivo od nádorového. V dôsledku toho by v dutine, z ktorej bola masa odstránená, mohol zostať kúsok zvyškového nádoru. To môže viesť k niektorej z viacerých komplikácií, vrátane záchvatov, infekcií, bolestí hlavy, zhoršenia kognitívnych funkcií a motorickej dysfunkcie.
V súčasnosti sa síce tieto reziduálne nádory dajú lokalizovať pomocou zobrazenia magnetickou rezonanciou alebo fluorescenčným zobrazovacím prostriedkom, ale nie vždy sú dostupné počas operácie alebo použiteľné pre všetky typy nádorov.
Existovali aj iné pokusy o riešenie problému ťažko lokalizovateľných reziduálnych nádorov, no nie je však jasné, či boli úspešne komercializované. Technológia FastGlioma by mohla mať väčší úspech vzhľadom na to, že diagnostický systém poháňaný umelou inteligenciou vyžaduje len prístup k modelu s otvoreným zdrojovým kódom a výpočtový výkon.
FastGlioma využíva modely Foundation, typ systému umelej inteligencie vycvičenej na veľkých súboroch údajov na rôzne úlohy. Dokážu sa naučiť vzory na porozumenie jazyka a klasifikáciu obrázkov, pričom nedávnym príkladom je GPT-4 od OpenAI.
V tomto prípade bol model FastGlioma predtrénovaný pomocou viac ako 11 000 chirurgických vzoriek a 4 miliónov jedinečných mikroskopických záberov. Vzorky nádorov, na ktoré sa pozeral, boli zobrazené pomocou zobrazovacej metódy s vysokým rozlíšením nazývanej ako Stimulated Raman Histology (Stimulovaná Ramanova histológia).
To umožňuje systému odhaliť nádorovú infiltráciu len za 100 sekúnd pomocou snímok s plným rozlíšením s presnosťou až 92 %. Pri použití snímok s nižším rozlíšením dosiahol model FastGlioma 90 % presnosť už za 10 sekúnd. To umožňuje chirurgom rýchlo určiť, či je počas zákroku potrebné odstrániť zvyšky nádoru.
Táto technológia predstavuje najväčší pokrok v zlepšení miery identifikácie reziduálnych nádorov za posledné dve desaťročia. Mohla by pomôcť drasticky zlepšiť kvalitu života pacientov po operácii a znížiť potrebu následných nákladných nápravných zákrokov. Je to tiež vynikajúci príklad toho, ako umelá inteligencia pomáha zlepšovať výsledky pacientov v neurochirurgii.
Model FastGlioma by sa v blízkej budúcnosti mohol rozšíriť aj na pomoc iným typom pacientov.
„V budúcich štúdiách sa zameriame na aplikáciu pracovného postupu FastGlioma na iné druhy rakoviny, vrátane rakoviny pľúc, prostaty, prsníka a hlavy a krku,“ povedal Aditya S. Pandey, ktorý je spoluautorom článku o tejto technológii.
