AI 技术来到手术室：计算机就可以得到脑部肿瘤的诊断

根据《自然医学》杂志的一篇报道，脑外科医师正在将人工智能和新的成像技术带入手术室，以像病理学家一样准确，更快地诊断肿瘤。

新方法简化了在患者仍在手术台上时分析组织样本的标准做法，从而有助于指导脑部手术和后续治疗。

传统的方法需要将组织发送到实验室，冷冻并染色，然后通过显微镜凝视，需要20至30分钟或更长时间。新技术需要两分半钟。像旧方法一样，它需要从大脑中去除组织，但是要使用激光来创建图像，并使用计算机在手术室中读取它们。

纽约大学神经外科医师Daniel A. Orringer博士说：“尽管我们经常有基于术前MRI的线索，但是建立诊断几乎是所有脑肿瘤手术的主要目标，无论是切除肿瘤还是进行活检。 Langone Health和该报告的资深作者。

他说，除了加快这一过程外，新技术还可以检测出传统方法可能遗漏的一些细节，例如肿瘤沿着神经纤维的扩散。并且与通常的方法不同，新方法不会破坏样品，因此该组织可以再次用于进一步测试。

该报告说，新工艺还可能有助于其他程序，在这些程序中医生还需要对仍在操作的组织进行分析，例如头颈部，乳房，皮肤和妇科手术。它还指出，神经病理学家短缺，并建议新技术可能有助于填补缺乏专科的医疗中心的空白。

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医生演示了获取组织样本并将其通过AI管道进行测试以测试脑癌的能力。视频由密歇根医学信贷信用...密歇根医学

还正在开发算法，以帮助通过CT扫描检测肺癌，诊断糖尿病患者的眼部疾病并在显微镜载玻片上发现癌症。这份新报告带来了人工智能-所谓的深度神经网络-距离患者及其治疗更近了一步。

该研究涉及来自278名患者的脑组织，并在手术仍在进行时进行了分析。将每个样品分开，一半用于AI，一半用于神经病理学家。后来根据诊断与手术后进行的更长和更广泛的检查结果是否一致来判断诊断是对还是错。

结果是平局：人类，正确率为93.9％；人工智能：94.6％。

该研究由美国国家癌症研究所，密歇根大学和私人基金会支付。Orringer博士以及该公司员工的几位合著者都拥有制造成像系统的公司的股票。在移居纽约之前，他在密歇根大学进行了研究。

未参与这项研究的西奈山卫生系统神经外科主席乔舒亚·贝德森博士说：“进行准确的术中诊断将非常有用。” 他补充说：“我认为他们低估了这一点的重要性。”

他说，在脑外科手术中检查组织的传统方法称为冷冻切片，通常需要30分钟以上的时间，而且准确性远远低于研究中的准确性。他说，在某些中心，脑外科医师甚至不订购冷冻切片，因为他们不信任冷冻切片，而是宁愿在手术后等待组织处理，这可能需要数周才能完成。

贝德森博士说：“与我合作的神经病理学家非常出色。” “他们讨厌冷冻的部分。他们不希望我们根据不太可靠的事情做出改变人生的决定。”

Bederson博士说，研究作者通过与三个以神经外科和神经病理学着称的医学中心的专家进行抗衡，为他们的新技术设定了很高的标准：纽约哥伦比亚大学，迈阿密大学和密歇根大学，安娜堡。

贝德森博士说：“我认为这项研究的结果是，因为他们想做一个很好的比较，所以他们拥有传统方法中最好的优点，我认为这远远超出了大多数情况下可用的方法。”

该研究的关键是使用激光扫描具有特定波长的光的组织样本，该技术称为受激拉曼组织学。不同类型的组织以独特的方式散射光。光线照射到探测器上，探测器发出信号，计算机可以处理该信号以重建图像并识别组织。、、该系统还生成类似于人类可以检查的传统幻灯片的虚拟图像。

研究人员使用来自415名脑外科手术患者的组织中的图像来训练人工智能系统，以识别10种最常见的脑肿瘤类型。

某些类型的脑肿瘤非常罕见，以至于没有足够的数据来训练AI系统，因此该研究中的系统旨在从本质上扔掉无法识别的样本。

总体而言，该系统确实犯了错误：它误诊了14例人类正确的案例。医生错过了17台计算机正常的案例。

奥林格博士说：“我本来希望能有更好的结果。” “是兴奋的。它说，算法与人类直觉的结合提高了我们预测诊断的能力。”

Orringer博士说，在他自己的实践中，他经常使用该系统来快速确定他是否已尽可能多地切除了脑瘤，或者是否应该继续切除。

他说：“如果我在一次手术中有六个问题，我可以在没有六次30或40分钟的情况下得到回答。” “我以前没有这样做。长期接受麻醉对患者来说是沉重的负担。”

贝德森博士说，他已经参加了一项与该研究系统类似的系统的试验研究，并希望使用该系统，他的医院正在考虑购买该技术。

他说：“这不会改变脑外科手术，但是它将增加一个重要的新工具，其意义远比他们所说的重要。”