Kredit: Domain Publik Pikabai/CC0
Para peneliti telah mengembangkan model kecerdasan buatan yang – dalam 10 detik – dapat menentukan selama operasi apakah masih ada bagian dari tumor otak kanker yang dapat diangkat, menurut sebuah penelitian yang diterbitkan dalam jurnal Nature.
Teknologi tersebut, yang disebut FastGlioma, mengungguli metode konvensional dalam mengidentifikasi sisa-sisa tumor dengan selisih yang besar, menurut tim peneliti yang dipimpin oleh Universitas Michigan dan Universitas California, San Francisco.
“FastGlioma adalah sistem diagnostik berbasis AI yang berpotensi mengubah bidang bedah saraf dengan segera meningkatkan manajemen komprehensif pasien dengan glioma difus,” kata penulis senior Todd Hollon, MD, ahli bedah saraf di Michigan Health University dan asisten profesor . bedah saraf di Fakultas Kedokteran UM.
“Teknologi ini bekerja lebih cepat dan akurat dibandingkan metode perawatan standar saat ini dalam mendeteksi tumor dan dapat digeneralisasikan untuk diagnosis tumor otak anak-anak dan orang dewasa lainnya. Teknologi ini dapat berfungsi sebagai model dasar untuk memandu operasi tumor otak.”
Ketika seorang ahli bedah saraf mengangkat tumor yang mengancam jiwa dari otak pasien, ia jarang mampu mengangkat seluruh massa.
Yang tersisa dikenal sebagai sisa tumor.
Biasanya, tumor tidak terdeteksi selama operasi karena ahli bedah tidak dapat membedakan antara otak yang sehat dan sisa tumor di rongga tempat massa diangkat. Kemampuan sisa tumor untuk menyerupai jaringan otak yang sehat masih menjadi tantangan utama dalam pembedahan.
Tim bedah saraf menggunakan metode berbeda untuk menemukan sisa tumor selama prosedur.
Mereka bisa mendapatkan MRI, yang memerlukan mesin intraoperatif yang tidak tersedia di semua tempat. Dokter bedah juga dapat menggunakan agen pencitraan fluoresen untuk mengidentifikasi jaringan tumor, yang tidak berlaku untuk semua jenis tumor. Keterbatasan ini menghalangi penggunaannya secara luas.
Dalam studi internasional tentang teknologi berbasis AI ini, tim bedah saraf menganalisis sampel segar dan mentah yang diambil dari 220 pasien yang menjalani operasi glioma difus tingkat rendah atau tingkat tinggi.
FastGlioma mendeteksi dan menghitung berapa banyak tumor yang tersisa dengan akurasi rata-rata sekitar 92%.
Dibandingkan dengan operasi yang dipandu oleh prediksi FastGlioma atau metode yang dipandu oleh pencitraan dan kecerdasan fluoresensi, teknologi AI hanya melewatkan 3,8% sisa tumor berisiko tinggi—dibandingkan dengan hampir 25% kesalahan yang dilakukan metode konvensional.
“Model ini mewakili terobosan inovatif dari teknik bedah yang ada dengan secara cepat mengidentifikasi infiltrasi tumor pada resolusi mikroskopis menggunakan AI, yang sangat mengurangi risiko hilangnya sisa tumor di area di mana glioma telah direseksi,” kata rekan penulis senior Shawn Hervey- Jumper., MD, profesor bedah saraf di Universitas California, San Francisco dan mantan residen bedah saraf di UM Health.
“Pengembangan FastGlioma dapat meminimalkan ketergantungan pada pencitraan radiografi, peningkatan kontras, atau pelabelan fluoresen untuk mencapai pengangkatan tumor secara maksimal.”
bagaimana cara kerjanya
Untuk memperkirakan sisa tumor otak, FastGlioma menggabungkan pencitraan optik mikroskopis dengan jenis kecerdasan buatan yang disebut model dasar. Ini adalah model AI, seperti GPT-4 dan DALL·E 3, yang dilatih pada kumpulan data yang sangat besar dan beragam yang dapat disesuaikan dengan berbagai tugas.
Untuk membuat FastGlioma, para peneliti melatih model dasar visual terlebih dahulu menggunakan lebih dari 11.000 spesimen bedah dan 4 juta bidang pandang mikroskopis yang unik.
Sampel tumor dicitrakan menggunakan histologi Raman terstimulasi, metode pencitraan optik cepat dan resolusi tinggi yang dikembangkan di UM. Teknologi yang sama digunakan untuk melatih DeepGlioma, sistem pemeriksaan diagnostik berbasis AI yang mendeteksi mutasi genetik pada tumor otak dalam waktu kurang dari 90 detik.
“FastGlioma dapat mendeteksi sisa jaringan tumor tanpa bergantung pada prosedur histologi yang memakan waktu dan kumpulan data beranotasi yang besar dalam AI medis, yang jarang terjadi,” kata Honglak Lee, Ph.D., salah satu penulis dan profesor ilmu dan teknik komputer di UM .
Dibutuhkan sekitar 100 detik untuk mendapatkan gambar resolusi penuh menggunakan histologi Raman yang distimulasi; gambar beresolusi lebih rendah dalam “mode cepat” hanya membutuhkan waktu 10 detik.
Para peneliti menemukan bahwa model resolusi penuh mencapai akurasi hingga 92%, sedangkan mode cepat sedikit lebih rendah sekitar 90%.
“Ini berarti kami dapat mendeteksi infiltrasi tumor dalam hitungan detik dengan akurasi yang sangat tinggi, yang dapat memberi informasi kepada ahli bedah jika diperlukan reseksi lebih lanjut selama operasi,” kata Hollon.
Masa depan AI dalam bidang kanker
Selama 20 tahun terakhir, angka sisa tumor setelah bedah saraf belum membaik.
Sisa tumor tidak hanya menyebabkan penurunan kualitas hidup dan kematian dini bagi pasien, namun juga meningkatkan beban sistem layanan kesehatan, yang diperkirakan memerlukan 45 juta prosedur bedah tahunan di seluruh dunia pada tahun 2030.
Inisiatif Kanker Global telah merekomendasikan penggunaan teknologi baru, termasuk metode pencitraan canggih dan kecerdasan buatan, ke dalam operasi kanker.
Komisi Onkologi Lancet untuk Bedah Kanker Global mencatat pada tahun 2015 bahwa “perlunya pendekatan yang hemat biaya… untuk mengatasi margin bedah dalam operasi kanker memberikan dorongan kuat untuk teknologi baru.”
FastGlioma tidak hanya merupakan alat yang terjangkau dan dapat diakses oleh tim bedah saraf yang menangani glioma, namun para peneliti mengatakan, FastGlioma juga dapat secara akurat mendeteksi sisa tumor untuk beberapa diagnosis tumor non-glioma, termasuk tumor otak anak, seperti medulloblastoma dan ependymoma, serta meningioma.
“Hasil ini menunjukkan keunggulan model berbasis visual seperti FastGlioma untuk aplikasi AI medis dan potensi untuk melakukan generalisasi pada kanker manusia lainnya tanpa memerlukan pelatihan ulang atau penyesuaian model yang ekstensif,” kata rekan penulis Aditya S. Pandey, MD, ketua Departemen Bedah Saraf UM Health.
“Dalam penelitian masa depan, kami akan fokus pada penerapan alur kerja FastGlioma pada kanker lain, termasuk kanker paru-paru, prostat, payudara, serta kanker kepala dan leher.”
Informasi lebih lanjut: Model dasar untuk deteksi cepat infiltrasi glioma tanpa label, Nature (2024). DOI: 10.1038/s41586-024-08169-3. www.nature.com/articles/s41586-024-08169-3
Disediakan oleh Universitas Michigan
Kutipan: Dalam 10 detik, model AI dapat mendeteksi tumor otak kanker yang sering terlewatkan selama operasi (2024, 13 November) Diperoleh 13 November 2024 dari https://medicalkpress.com/nevs/2024-11-seconds-ai -cancerous-brain -tumor.html
Dokumen ini memiliki hak cipta. Kecuali untuk transaksi wajar untuk tujuan studi atau penelitian pribadi, tidak ada bagian yang boleh direproduksi tanpa izin tertulis. Konten disediakan untuk tujuan informasi saja.
Kesehatan
info Kesehatan
cara hidup sehat
makanan sehat
suara88
sumo7777
supermoney888
teratai88
thor88
togelhk88
topjitu88
totosloto88
trisula888
udangbet88
via88
virusjp88
warga888
waw88
winjitu88
wisdom88
wnitogel88
yoyo888
validtoto88
sule999
sule88
ss888bet
sia77
seluang88
satu88
satu777
rp88
rp88
rp88
qiuqiu88
pt88
pt77
produk88
mt88
mt77
menang66
latobet888
kedai96
kedai188
ids88
hp88
hp77
gm88
gm77
final888
duit88
duit168
divisi88
dewi500
devil88
cuputoto88
cukongbet88
bom888
bintaro888
askasino88
999aset
afb77
aset99
bendera77
bendera888
coco88
cuma77
cuma88
dwv88
fafajp88
gemar88
gocap88
gocaptoto
hakabet88
hwtoto88
ina77
ina88
jingga8888
juragan777
kastil77
kebo888
kkwin77
kokoslot88
luckydf88
microstar888
monperatoto88
mpo1122
mpo122
mpopelangi88
pamanslot88
panel88
paragon77
paragon888
pion77
prada88
prada888
qqslot88slot
rejekibet88
rezekibet88
sensa77
sensa888
singajp88
sr77
sr88
surya77
surya88
tajir77
tajir88
toto122
toto123
uangvip88
wajik77
777neko
88judi
99judi
abcslot88