Brutal fyring af Fredberg rammer hospitalsledelse som en boomerang

- først med nyheder om afdækning af sygdomme

Kunstig intelligens kan definere hjernetumorer under operation

Ved at kombinere avanceret optisk billeddannelse med kunstig intelligens kan man lave en nøjagtig diagnose af hjernesvulst under operationer.

Det viser en undersøgelse offentliggjort i Nature Medicine, hvor forskere beskriver den diagnostiske nøjagtighed af klassificering af hjernetumorbilleder gennem maskinlæring sammenlignet med nøjagtigheden af ​​patologfortolkning af konventionelle histologiske billeder.

Resultaterne for begge metoder var sammenlignelige: Den AI-baserede diagnose var 94,6 procent nøjagtig sammenlignet med 93,9 procent for den patologbaserede fortolkning.

Billeddannelsesteknikken, stimuleret Raman-histologi (SRH), afslører tumorinfiltration i humant væv ved at opsamle spredt laserlys, hvilket belyser væsentlige træk, der ikke typisk ses i standardhistologiske billeder.

De mikroskopiske billeder behandles derefter og analyseres med kunstig intelligens, og på under to og et halvt minut kan kirurger få en diagnose af hjernesvulsten. Ved hjælp af den samme teknologi efter resektion er de i stand til nøjagtigt at opdage og fjerne en ellers ikke-detekterbar tumor.

"Som kirurger er vi begrænset til at handle ud fra det, vi kan se; denne teknologi giver os mulighed for at se, hvad der ellers ville være usynligt, forbedre hastigheden og nøjagtigheden i operationsrummet og reducere risikoen for fejldiagnose," siger seniorforfatter Daniel A Orringer, der er lektor i neurokirurgi ved NYU Grossman School of Medicine, som hjalp med at udvikle SRH og ledede undersøgelsen sammen med kolleger ved University of Michigan.

"Med denne billeddannelsesteknologi er kræftoperationer sikrere og mere effektive end nogensinde før."