Selon une étude récemment publiée par la Harvard Medical School, un nouvel outil de renseignement artificielle est en cours de développement pour aider les neurochirurgiens dans le traitement des tumeurs cérébrales, en particulier le gliomes.
Les gliomes sont des tumeurs cérébrales courantes chez les patients cancéreux. Les chercheurs en neurosciences travaillent dur depuis des décennies pour mieux comprendre cette maladie.
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Les gliomes peuvent varier en agressivité. Il y a un type particulièrement agressif qui était responsable de la mort de Beau Biden, fils de l'ancien vice-président américain Joe Biden et du sénateur de l'Arizona John McCain.
Selon l'un des chercheurs impliqués dans l'étude de la Harvard Medical School, Kun-Hsing Yu, différents types de gliomes nécessitent différentes approches chirurgicales.
L'intelligence artificielle aidera au diagnostic de la maladie
Lors du retrait d'un gliome, il est crucial que les neurochirurgiens aient accès à des informations détaillées pour assurer la sécurité du patient et éviter d'endommager les tissus cérébraux adjacents. Cependant, ces informations ne sont souvent disponibles que lorsque le patient est déjà sur la table d'opération.
Lors d'une intervention chirurgicale sur des patients atteints d'un cancer du cerveau, les médecins envoient souvent un échantillon de tissu au laboratoire de pathologie pour obtenir une rétroaction immédiate en temps réel, selon Yu.
L'analyse pathologique permet aux médecins de confirmer qu'ils retirent le bon tissu et d'identifier le type spécifique de cancer dont souffre le patient.
Dans les installations médicales avancées, l'analyse pathologique d'un échantillon de tissu cérébral peut être terminé en 10 à 15 minutes environ alors que le patient est encore sur la table d'opération avec le crâne ouvert.
Yu a souligné que ce processus n'est pas infaillible, car les pathologistes doivent arrêter leurs activités pour donner la priorité aux échantillons des chirurgies en cours.
Ce scénario peut être stressant et entraîner parfois des échantillons sous-optimaux, entraînant parfois des erreurs de diagnostic en raison de la nature rapide du processus.
La reconnaissance de ces limites souligne l'importance d'améliorer les techniques d'analyse pathologique et de rechercher des solutions qui minimisent les erreurs lors de la chirurgie d'ablation des tumeurs cérébrales.
L'introduction d'outils d'intelligence artificielle peut apporter un soutien supplémentaire aux pathologistes et neurochirurgiens, aidant à améliorer la précision du diagnostic et assurant les meilleurs soins possibles pour les patients.
L'équipe dirigée par Yu a fait une découverte importante en appliquant des techniques d'apprentissage automatique. Une ramification de l'intelligence artificielle, où la technologie apprend des modèles sans instructions explicites d'un programmeur, cette application a rendu l'analyse des gliomes plus rapide et plus précise.
Cette technologie a le potentiel de réduire le temps que les patients doivent passer en salle d'opération.
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