引言

图灵汇 11 月 14 日报道，美国科学家研发出一款名为 FastGlioma 的人工智能模型，可在 10 秒内准确识别脑瘤手术后残留的肿瘤组织。这项技术有望大幅提升脑瘤手术成功率，并减少术后并发症。

传统手术的挑战

在传统的脑瘤手术中，由于正常脑组织与肿瘤组织边界模糊，外科医生很难彻底切除肿瘤。残留的肿瘤组织可能导致多种并发症，如癫痫、感染、头痛、认知功能障碍以及运动功能障碍。尽管磁共振成像（MRI）和荧光造影剂有助于定位残留肿瘤，但这些方法并非适用于所有肿瘤类型，且在手术过程中可能不适用。

FastGlioma 的优势

密歇根大学和加州大学旧金山分校的研究团队开发了 FastGlioma 这款人工智能模型。该模型经过超过 11000 个手术样本和 400 万个独特显微图像的预训练，能够以 92% 的准确率在 100 秒内识别全分辨率图像中的肿瘤浸润。使用低分辨率图像时，其准确率仍可达 90%，并且能在 10 秒内完成检测。

改善患者生活

这项技术有望大幅改善患者术后的生活质量，并减少后续昂贵的矫正手术需求。未来，研究团队计划将 FastGlioma 拓展至其他癌症类型，如肺癌、前列腺癌、乳腺癌和头颈癌，以提高这些癌症的诊断和治疗效果。

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