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AI诊断癫痫,准确率提升64%!科学家开发突破性工具

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科学家们开发出一种名为MELD Graph的人工智能(AI)工具,能够检测出64%人类放射科医生难以发现的与癫痫相关的脑部异常。这一突破有望彻底改变英国3万名患者及全球400万癫痫患者的护理方式。

这项由伦敦国王学院和伦敦大学学院(UCL)联合开展的研究,近日发表在《JAMA Neurology》期刊上。研究显示,MELD Graph能够显著提高对局灶性皮质发育不良(FCD)的检测率。FCD是导致癫痫的主要原因之一,但其病变通常非常细微,难以通过肉眼识别,导致放射科医生可能漏诊多达一半的病例。

为什么这项研究如此重要?

在英国,每100人中就有1人患有癫痫,其中约20%的患者因脑部结构异常(如FCD)引发癫痫发作。对于这些患者,药物通常无法有效控制病情,而手术切除病变则是一种安全且有效的治疗方法。然而,由于FCD难以检测,许多患者面临诊断延迟和手术延误的问题,导致更多的癫痫发作、急诊就诊以及对生活质量的严重影响。

MELD Graph的引入有望改变这一现状。通过分析来自全球23个癫痫中心的1185名参与者(包括703名FCD患者和482名对照者)的MRI数据,研究人员训练了这一AI工具,使其能够识别细微的脑部异常。研究团队表示,该工具不仅能够加快诊断速度,还能为每位患者节省高达55,000英镑的医疗费用。

AI如何帮助患者?

MELD Graph的核心优势在于其高灵敏度和准确性。研究团队通过开源方式发布了这一工具,并正在全球范围内举办研讨会,培训临床医生和研究人员使用该技术。例如,意大利Bambino Gesù儿童医院的Luca Palma博士分享了一个案例:MELD Graph成功识别出一名12岁男孩的脑部病变,而该男孩此前每天癫痫发作,尝试了九种抗癫痫药物均未见效。这一发现为手术提供了关键依据,有望显著改善治疗效果。

未来展望

尽管MELD Graph尚未正式投入临床使用,但其潜力已引起广泛关注。研究团队希望通过国际合作,进一步优化和推广这一工具,以实现“全球范围内不遗漏癫痫病变”的目标。伦敦大学学院的Mathilde Ripart博士表示:“最令人振奋的是,来自英国、智利、印度和法国等地的医生已经开始使用我们的工具,帮助他们的患者。”

国际抗癫痫联盟主席、大奥蒙德街医院顾问海伦·克罗斯教授(Helen Cross)补充道:“许多孩子在发现病变前经历了多年的癫痫发作和检查。MELD Graph这样的工具能够快速识别可切除的异常,为治愈癫痫提供了新的希望。”

MELD Graph的出现标志着AI在医疗领域的又一重大突破。它不仅能够提高诊断效率,还能为患者提供更精准的治疗方案,从而改善生活质量并降低医疗成本。随着技术的进一步推广,这一工具有望在全球范围内为癫痫患者带来福音。

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