Wissenschaftler der New York University haben eine künstliche Intelligenz (KI) entwickelt, die Gehirntumore schneller und genauer diagnostizieren kann als menschliche Ärzte.
Zunächst verwendeten die Forscher eine fortschrittliche Form der Bildgebung namens stimulierte Raman-Histologie (SRH), die Laser verwendet, um Bereiche des Gehirns hervorzuheben, die normalerweise in einem Scan nicht sichtbar wären. Diese Bilder wurden dann von einem künstlich intelligenten System verarbeitet und analysiert, das in weniger als 150 Sekunden eine genaue Hirntumordiagnose generierte.
Das geht aus einer Studie hervor, die im Fachblatt Nature Medicine veröffentlicht wurde , war die KI-basierte Diagnose zu 94,6 % genau, verglichen mit 93,9 % bei menschlichen Ärzten.
„Als Chirurgen sind wir darauf beschränkt, auf das zu reagieren, was wir sehen können; Diese Technologie ermöglicht es uns, zu sehen, was sonst unsichtbar wäre, die Geschwindigkeit und Genauigkeit im OP [Operationssaal] zu verbessern und das Risiko von Fehldiagnosen zu verringern“, sagte Seniorautor Dr. Daniel A. Orringer, außerordentlicher Professor für Neurochirurgie an der NYU Grossman School of Medizin, die die Studie mitleitete. „Mit dieser Bildgebungstechnologie sind Krebsoperationen sicherer und effektiver als je zuvor.“
Um das KI-Tool zu erstellen, trainierten die Forscher eine Art neuronales Netzwerk mit 2,5 Millionen SRH-Bildern, um Gewebe in 13 Kategorien zu klassifizieren, die die häufigsten Arten von Hirntumoren darstellen.
Als nächstes wurden Hirntumorbiopsien von Patienten während Operationen entnommen und mit der neuen Technik analysiert. Als Kontrolle wurden andere Proben zur Analyse an das Pathologielabor geschickt – die Standardpraxis – was 20 bis 30 Minuten dauert.
Als die neue Technik verwendet wurde, konnte der gesamte Prozess während der Operation abgeschlossen werden, wodurch die Krebsdiagnose rationalisiert und verbessert wurde.