Es ist ein Tool der künstlichen Intelligenz (KI) entstanden, das Ärzte bei der Bekämpfung aggressiver Hirntumoren unterstützen soll. Es hilft bei der Identifizierung entscheidender Merkmale, die während der Operation als Orientierung dienen.
Die Cryosection Histopathology Assessment and Review Machine (CHARM) ist ein fortschrittliches Tool, das Bilder effizient analysiert, um das genetische Profil von Gliomen, einer Art aggressiver Hirntumor, zu identifizieren. Derzeit dauert dieser Vorgang Tage oder Wochen. Kun-Hsing Yu, der leitende Autor eines Buches vom 7. Juli Bericht in Med, erklärte, dass Chirurgen sich bei ihren Operationen auf detaillierte Diagnosen verlassen.
Obwohl die Genauigkeit des Tools möglicherweise nicht mit den aktuellen Gentests übereinstimmt, ist es in der Lage, das Profil eines Tumors schnell vorherzusagen. Diese schnelle Analyse ermöglicht es Ärzten, mit der entsprechenden Behandlung fortzufahren, ohne dass zusätzliche Operationen geplant und durchgeführt werden müssen, wodurch wertvolle Zeit gespart wird, wie Yu erklärt.
Darüber hinaus kann CHARM zwischen bösartigen und gutartigen Tumorzellen unterscheiden und den Grad des Tumors bestimmen, der seinen Grad an Aggressivität anzeigt. Hierbei handelt es sich um Beurteilungen, die Humanpathologen typischerweise während einer Operation vornehmen. Laut Yu könnte CHARM jedoch eine Wartezeit von 10 bis 15 Minuten oder die Anwesenheit eines Pathologen in Bereitschaft während der Operation überflüssig machen.
Gliome, insbesondere der aggressive Subtyp Glioblastom, stellen eine erhebliche Bedrohung dar. Unbehandelte Fälle führen in weniger als sechs Monaten zum Tod. Tragischerweise überleben nur 17 % der Personen, bei denen ein Glioblastom diagnostiziert wurde, über das zweite Jahr hinaus gemeldet von der American Association of Neurological Surgeons.
Yu und sein Team trainierten einen maschinellen Lernalgorithmus anhand von Bildern von Gehirnchirurgieproben und validierten seine Genauigkeit anhand von Patientendiagnosen. CHARM zeigte im Vergleich zu anderen KI-Systemen eine überlegene Leistung bei der Identifizierung tumorgenetischer Profile.
Bei kritischen Entscheidungen über das Ausmaß der Gewebeentfernung und den potenziellen Einsatz medikamentenbeschichteter Wafer bei der Behandlung von Gliomtumoren verlassen sich Chirurgen stark auf das genetische Profil des Tumors. Leider ist die Beschaffung dieser Informationen derzeit ein zeitaufwändiger Prozess.
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Die von Yu und seinem Team durchgeführten Forschungen tragen zu einer umfassenden Reihe von Initiativen bei, die KI nutzen, um die Diagnose und Behandlung von Krebs zu verbessern. In einem bemerkenswerten Leitartikel veröffentlicht In der Juni-Ausgabe des Lancet Oncology wurden die Fähigkeiten bestimmter Systeme für die genaue Identifizierung von Personen mit einem erhöhten Risiko für Bauchspeicheldrüsen-, Lungen- und Brustkrebs hervorgehoben.
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