Нейросеть в хирургии. Распознать опухоль мозга за 10 секунд

Очередной триумф ИИ в здравоохранении – исследователи разработали модель, способную распознать части опухолей мозга ^[1], которые хирурги могут пропустить при операции. Нейросеть распознает ткани всего за 10 секунд и помогает предотвратить множество долгосрочных и краткосрочных осложнений после процедуры.

Технология, разработанная исследователями из Мичиганского университета и Калифорнийского университета в Сан-Франциско, называется FastGlioma ^[2], в нее включен термин «глиома», который относится к опухоли головного или спинного мозга ^[1].

Работа с распознанием

Эта технология работает быстрее и точнее, чем существующие стандартные методы диагностики опухолей, и ее можно применять по отношению к диагностике других видов опухолей головного мозга ^[1] у детей и взрослых. Она способна стать образцовым ассистентом при хирургии опухолей головного мозга ^[1].

Нейрохирург Тодд Холлон, старший автор исследования.

При большинстве операций по удалению опухолей сложно отличить здоровую ткань мозга ^[1] от опухолевой, и в результате в полости, откуда была удалена основная опухоль, могут остаться её частицы.

Это создает риск осложнений, включая судороги, инфекции, головные боли, ухудшение когнитивных функций и двигательную дисфункцию.

Эти остаточные опухоли можно легко обнаружить с помощью МРТ или флуоресцентного визуализирующего агента, их не всегда можно обнаружить во время операции, а технологии распознания не универсальны для всех типов опухолей.

Нейросеть в хирургии

FastGlioma демонстрирует лучшие результаты для распознавания, учитывая, что диагностической системе на базе ИИ требуется только доступ к модели с открытым исходным кодом и вычислительной мощности. Нечто подобное мы видим при симбиозе робототехники с нейросетями ^[3], как в недавнем прорыве.

FastGlioma использует базовые модели, тип системы искусственного интеллекта, обученной на больших наборах данных для различных задач. Такие нейросети могут изучать шаблоны для понимания языка и классификации изображений, недавний пример того: GPT-4 от OpenAI.

В этом случае FastGlioma была предварительно обучена с использованием более 11 000 хирургических образцов и 4 миллионов уникальных микроскопических срезов. Образцы опухолей, которые она рассматривала, визуализируются с помощью метода высокого разрешения, называемого стимулированной рамановской гистологией.

Это позволяет системе обнаруживать инфильтрацию опухоли всего за 100 секунд, используя изображения с HD разрешением с точностью 92%. При использовании изображений с более низким разрешением FastGlioma достигла точности 90% всего за 10 секунд. Это позволяет хирургам быстро определять, есть ли остатки опухоли, которую нужно удалить во время операции.

Технология нейросетей в хирургии

Эта технология воплощает в себе самый стремительный прогресс в улучшении скорости выявления остаточных опухолей за последние два десятилетия. Она помогает радикально улучшить качество жизни пациентов после операции и сократить необходимость в дорогостоящих корректирующих процедурах. Вполне может быть, что такое точное распознание поможет и при вживлении нейрочипов ^[4].

FastGlioma также может быть расширена для помощи другим типам пациентов в ближайшем будущем.

В будущих исследованиях мы сосредоточимся на применении рабочего процесса FastGlioma к другим видам рака, включая рак легких, простаты, груди, головы и шеи.

Адитья С. Пандей, соавтор статьи по этой технологии.

Больше материалов на тему симбиоза нейросетей и сознания, работы мозга ^[1] человека, новых шагов в медицине и технике – читайте в материалах сообщества ^[5]. Подписывайтесь, чтобы не пропустить свежие статьи!