AI로 뇌종양 조직 외과 의사의 발견 실패

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BPharm Carmen Pope가 의학적으로 검토함. 2024년 11월 13일에 최종 업데이트되었습니다.

Dennis Thompson HealthDay Reporter 작성

2024년 11월 13일 수요일 -- 새로 개발된 AI 프로그램은 의사가 수술 중에 놓칠 수 있는 뇌암을 발견하고 잠재적으로 제거하는 데 도움이 될 수 있다고 새로운 연구에서 입증되었습니다.

FastGlioma는 수술 후 남은 뇌암의 양을 대략 92%의 정확도로 계산했다고 연구자들은 11월 13일 자연.

FastGlioma는 뇌종양을 발견하기 위해 MRI 스캔이나 형광 염료에 의존하는 인간 의사의 경우 약 25%의 실패율에 비해 고위험 잔여 종양을 4% 미만의 시간 동안 놓친 것으로 나타났습니다.

그뿐만 아니라 AI는 이러한 결과를 10초 이내에 반환할 수 있어 뇌종양을 제거하는 외과 의사에게 잠재적으로 강력한 도움이 될 수 있다고 연구진은 말했습니다.

“FastGlioma는 미만성 신경교종 환자의 종합적인 관리를 즉각적으로 개선함으로써 신경외과 분야를 변화시킬 수 있는 잠재력을 지닌 인공지능 기반 진단 시스템입니다.”라고 선임 연구원이 말했습니다. Dr. Todd Hollon, University of Michigan Health의 신경외과 의사.

“이 기술은 종양 탐지를 위한 현재의 표준 치료 방법보다 더 빠르고 정확하게 작동하며 다른 소아 및 성인에게 일반화될 수 있습니다. 뇌종양 진단을 받았습니다.”라고 Hollon은 대학 보도 자료에서 덧붙였습니다. "뇌종양 수술을 안내하기 위한 기본 모델이 될 수 있습니다."  

신경외과의사는 생명을 위협하는 뇌종양의 전체 덩어리를 거의 제거할 수 없으며, 의사가 잔류 종양이라고 부르는 것을 남기게 된다고 연구자들은 배경 기록에서 말했습니다.

남은 뇌종양은 종종 놓치기 때문에 놓치게 됩니다. 연구원들은 종양 제거로 인해 남겨진 강 가장자리를 따라 건강한 뇌 조직과 유사하다고 말했습니다.

잔여 종양은 암 재발 위험을 높이고 수명을 앗아가며 후속 뇌 수술이 필요한 경우가 많다고 연구진은 말했습니다.

의사들은 수술 중에 MRI를 사용하여 잔류 종양을 가려내려고 노력합니다. 종양 세포를 강조하는 스캔과 형광 염료가 있지만 이러한 기술은 유용성이 제한적이라고 연구진은 말했습니다.

뇌종양을 완전히 제거하는 외과의사의 능력을 향상시키기 위해 연구원들은 인공 지능과 현미경 광학 이미징을 결합하여 FastGlioma를 만들었습니다.

팀은 11,000개 이상의 수술 표본과 4백만 개의 고유한 현미경을 사용하여 FastGlioma의 AI를 훈련시켰습니다. 건강한 뇌 조직과 암성 종양의 스냅샷입니다.

그런 다음 연구원들은 뇌암 수술을 받은 환자 220명의 처리되지 않은 신선한 표본 샘플을 분석했습니다.

FastGlioma는 고해상도 이미지를 사용하여 약 100초 이내에 최대 92%의 정확도로 잔류 종양을 발견했으며, 약간 낮은 해상도의 이미지에 의존하는 '고속 모드' 사용 시 정확도 90%.

“이는 매우 높은 정확도로 단 몇 초 만에 종양 침윤을 감지할 수 있다는 의미이며, 수술 중에 추가 절제가 필요한지 외과 의사에게 알릴 수 있습니다.”라고 Hollon은 설명했습니다.

AI는 건강한 조직과 다른 암 유형을 구별하도록 가르칠 수도 있다고 연구원들은 말합니다. 추가했습니다.

“향후 연구에서는 FastGlioma 워크플로우를 폐암, 전립선암, 유방암, 두경부암 등 다른 암에 적용하는 데 중점을 둘 것입니다.”라고 연구원은 말했습니다. Dr. Aditya Pandey, University of Michigan Health의 신경외과 의장.

출처

  • University of Michigan, 보도 자료, 2024년 11월 13일

    • 면책 조항: 의학 기사의 통계 데이터는 일반적인 추세를 제공하며 개인과 관련이 없습니다. 개별적인 요인은 크게 다를 수 있습니다. 개인의 의료 결정에 대해서는 항상 개인화된 의학적 조언을 구하세요.

    출처: HealthDay

    게시됨 : 2024-11-14 06:00

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