KI hilft Chirurgen, Hirntumorgewebe zu erkennen

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Medizinisch überprüft von Carmen Pope, BPharm. Zuletzt aktualisiert am 13. November 2024.

Von Dennis Thompson HealthDay Reporter

MITTWOCH, 13. November 2024 – Ein neu entwickeltes KI-Programm kann Ärzten helfen, Hirntumor zu erkennen und möglicherweise zu entfernen, der andernfalls während einer Operation übersehen würde, wie eine neue Studie zeigt.

Die KI, genannt FastGlioma hat mit einer Genauigkeit von etwa 92 % berechnet, wie viel Resthirnkrebs nach der Operation verblieben ist, berichteten Forscher am 13. November in der Fachzeitschrift Natur.

Die Ergebnisse zeigten, dass FastGlioma in knapp 4 % der Fälle einen Hochrisiko-Resttumor übersah, verglichen mit einer Überdeckungsrate von fast 25 % bei menschlichen Ärzten, die sich zur Erkennung von Hirntumoren auf MRT-Scans oder Fluoreszenzfarbstoffe verlassen.

Darüber hinaus kann die KI diese Ergebnisse innerhalb von 10 Sekunden liefern, was sie zu einer potenziell leistungsstarken Hilfe für Chirurgen macht, die gerade einen Gehirntumor entfernen, sagten Forscher.

„FastGlioma ist ein auf künstlicher Intelligenz basierendes Diagnosesystem, das das Potenzial hat, den Bereich der Neurochirurgie zu verändern, indem es die umfassende Behandlung von Patienten mit diffusen Gliomen sofort verbessert“, sagte der leitende Forscher Dr. Todd Hollon, Neurochirurg an der University of Michigan Health.

„Die Technologie funktioniert schneller und genauer als aktuelle Standardmethoden zur Tumorerkennung und könnte auf andere Kinder und Erwachsene übertragen werden.“ Hirntumor-Diagnosen“, fügte Hollon in einer Pressemitteilung der Universität hinzu. „Es könnte als grundlegendes Modell für die Führung von Hirntumoroperationen dienen.“  

Neurochirurgen sind selten in der Lage, die gesamte Masse eines lebensbedrohlichen Gehirntumors zu entfernen, und hinterlassen das, was Ärzte als Resttumor bezeichnen, sagten Forscher in Hintergrundinformationen.

Dieser übrig gebliebene Gehirntumor wird übersehen, weil er oft auftritt ähnelt gesundem Gehirngewebe an den Rändern der Höhle, die durch die Entfernung eines Tumors zurückbleibt, sagten Forscher.

Resttumor erhöht das Risiko, dass der Krebs erneut auftritt, raubt ihm Lebensjahre und erfordert häufig Folgeoperationen am Gehirn, sagen Forscher.

Ärzte versuchen, Resttumor während einer Operation mithilfe der MRT aufzuspüren Scans und fluoreszierende Farbstoffe, die Tumorzellen hervorheben, aber diese Technologien haben nur begrenzten Nutzen, sagten Forscher.

Um die Fähigkeit von Chirurgen zu verbessern, einen Gehirntumor vollständig zu entfernen, kombinierten Forscher künstliche Intelligenz mit mikroskopischer optischer Bildgebung, um FastGlioma zu entwickeln.

Das Team trainierte die KI von FastGlioma anhand von mehr als 11.000 chirurgischen Proben und 4 Millionen einzigartigen mikroskopischen Proben Schnappschüsse von gesundem Gehirngewebe und Krebstumoren.

Die Forscher analysierten dann frische, unverarbeitete Proben von 220 Patienten, die wegen Hirntumoren operiert wurden.

FastGlioma erkannte Resttumor mit bis zu 92 % Genauigkeit innerhalb von etwa 100 Sekunden anhand hochauflösender Bilder und mit 90 % Genauigkeit bei Verwendung eines „Schnellmodus“, der auf Bildern mit etwas niedrigerer Auflösung basiert.

„Das bedeutet, dass wir die Tumorinfiltration in Sekundenschnelle mit extrem hoher Genauigkeit erkennen können, was Chirurgen darüber informieren könnte, ob während einer Operation weitere Resektionen erforderlich sind“, erklärte Hollon.

KI kann auch beigebracht werden, andere Krebsarten von gesundem Gewebe zu unterscheiden, fügten Forscher hinzu .

„In zukünftigen Studien werden wir uns darauf konzentrieren, den FastGlioma-Workflow auf andere Krebsarten anzuwenden, darunter Lungen-, Prostata-, Brust- sowie Kopf- und Halskrebs“, sagte der Forscher Dr. Aditya Pandey, Lehrstuhlinhaberin für Neurochirurgie an der University of Michigan Health.

Quellen

  • University of Michigan, Pressemitteilung, 13. November 2024

    • Haftungsausschluss: Statistische Daten in medizinischen Artikeln stellen allgemeine Trends dar und beziehen sich nicht auf Einzelpersonen. Einzelne Faktoren können stark variieren. Lassen Sie sich bei individuellen Gesundheitsentscheidungen immer individuell medizinisch beraten.

    Quelle: HealthDay

    Gesendet : 2024-11-14 06:00

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