ハーバード大学医学部が最近発表した研究によると、新しいインテリジェンスツール 人工的な脳腫瘍、特に脳腫瘍の治療において神経外科医を支援するために開発されています。 神経膠腫。
神経膠腫は、がん患者によく見られる脳腫瘍です。 神経科学の研究者たちは、この病気をより深く理解するために何十年も努力してきました。
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神経膠腫の攻撃性はさまざまです。 ジョー・バイデン前米副大統領とジョン・マケインアリゾナ州上院議員の息子、ボー・バイデン氏の死に責任を負った特に攻撃的なタイプがいる。
ハーバード大学医学部の研究に参加した研究者の一人、クンシン・ユー氏によると、神経膠腫の種類が異なれば、必要な外科的アプローチも異なるという。
人工知能は病気の診断に役立ちます
神経膠腫を除去する場合、患者の安全を確保し、隣接する脳組織への損傷を防ぐために、脳神経外科医が詳細な情報にアクセスできることが重要です。 ただし、この情報は多くの場合、患者がすでに手術台に乗っている場合にのみ利用可能です。
Yu氏によると、脳腫瘍患者の手術中、医師は組織サンプルを病理検査室に送り、リアルタイムのフィードバックを得ることがよくあるという。
病理学的分析により、医師は正しい組織を切除していることを確認し、患者が患っている特定の種類の癌を特定することができます。
高度な医療施設では、脳組織サンプルの病理学的分析が可能です。 患者がまだ手術台に座っている間に、約 10 ～ 15 分で完了します。 開いた頭蓋骨。
病理学者は進行中の手術からのサンプルを優先するために業務を停止する必要があるため、このプロセスは確実なものではないと Yu 氏は強調しました。
このシナリオはストレスがかかる可能性があり、場合によっては最適ではないサンプルが生成され、プロセスのペースが速いため誤診が発生することがあります。
これらの限界を認識すると、病理学的分析技術を改善し、脳腫瘍切除手術中のエラーを最小限に抑える解決策を模索することの重要性が強調されます。
人工知能ツールの導入により、病理学者や病理医に追加のサポートを提供できます。 脳神経外科医は、診断の精度を向上させ、可能な限り最良の治療を保証します。 忍耐。
Yu 率いるチームは、機械学習技術を適用することで重要な発見をしました。 プログラマーからの明示的な指示なしにテクノロジーがパターンを学習する人工知能の派生であるこのアプリケーションにより、神経膠腫の分析がより高速かつ正確になりました。
この技術は、患者が手術室で過ごす時間を短縮する可能性を秘めています。
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