El modelo de IA FastGlioma puede detectar la infiltración de glioma durante la cirugía

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Revisado médicamente por Carmen Pope, BPharm. Última actualización el 21 de noviembre de 2024.

Por Elana Gotkine HealthDay Reporter

JUEVES, 21 de noviembre de 2024: el modelo de inteligencia artificial (IA) FastGlioma puede detectar la infiltración de glioma durante la cirugía, según un estudio publicado en línea el 13 de noviembre en Nature.

Akhil Kondepudi, de la Universidad de Michigan en Ann Arbor y sus colegas presentaron un modelo básico visual para la detección rápida y precisa de la infiltración de glioma en tejido quirúrgico fresco y sin procesar. FastGlioma se entrenó previamente mediante autosupervisión a gran escala en microscopía óptica rápida y sin etiquetas, utilizando alrededor de 4 millones de imágenes, y luego se ajustó para generar una puntuación normalizada que indica el grado de infiltración del tumor. Luego, FastGlioma se probó en una cohorte internacional multicéntrica prospectiva de 220 pacientes con glioma difuso.

Los investigadores descubrieron que FastGlioma fue capaz de detectar y cuantificar el grado de infiltración tumoral (área promedio bajo la curva, 92,1 ± 0,9 por ciento). Para detectar la infiltración tumoral durante la cirugía, FastGlioma superó a los complementos guiados por imágenes y por fluorescencia por un amplio margen en un estudio prospectivo comparativo en el que participaron 129 pacientes. En diversos grupos demográficos de pacientes, centros médicos y subtipos moleculares de glioma difuso, el rendimiento de FastGlioma se mantuvo alto. Se observó una generalización de disparo cero para otros diagnósticos de tumores cerebrales pediátricos y adultos con FastGlioma.

"Este modelo es una desviación innovadora de las técnicas quirúrgicas existentes al identificar rápidamente la infiltración tumoral con resolución microscópica utilizando IA, lo que reduce en gran medida el riesgo. de tumor residual faltante en el área donde se reseca un glioma", dijo en una declaración el coautor principal Shawn Hervey-Jumper, M.D., de la Universidad de California en San Francisco. "El desarrollo de FastGlioma puede minimizar la dependencia de imágenes radiográficas, mejora del contraste o etiquetas fluorescentes para lograr la máxima eliminación del tumor".

Varios autores son accionistas de Invenio Imaging, que se utilizó en el estudio.

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Descargo de responsabilidad: Los datos estadísticos de los artículos médicos proporcionan tendencias generales y no se refieren a individuos. Los factores individuales pueden variar mucho. Busque siempre asesoramiento médico personalizado para decisiones individuales de atención médica.

Fuente: HealthDay

Al corriente : 2024-11-22 06:00

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