人工智慧診斷系統　90秒內檢測神經膠腦腫瘤

編譯／高晟鈞

腦瘤的類型根據來源不同，大致上可以區分成兩種：原發性腦瘤、與其他轉移至腦部的腫瘤，被稱為次發性腦瘤。原發性腦瘤以神經膠瘤最為常見，佔據所有腦瘤患者約44%，包含了神經膠質母細胞瘤、星細胞瘤等等；很不幸的是，大多神經膠瘤都是惡性的，好發於成人的神經膠母細胞。

近些年來，分子分類對於神經膠質瘤的診斷與治療越來越重要，因為進行癌症手術時，手術的成功率與術後的復發率，很大程度取決於患者的基因構成。例如，像是患有星細胞瘤特定基因類型的患者在完全切除腫瘤後，平均可以獲得5年的生存時間。

然而，事實是，這種神經膠質瘤的分子檢測是有限的，除了治療方法不具有一致性外，還需要長達數天至數週的時間運行。分子診斷的障礙可能導致對腦腫瘤患者的護理不夠理想，使手術決策和化療方案選擇複雜化。

密西根醫學院的神經外科醫生和工程師團隊，開發了一種名為DeepGlioma的AI診斷系統，該系統使用快速成像來分析手術期間採集的腫瘤標本，並可以在90秒內檢測其基因的變化，準確率超過90%。

在DeepGlioma問世前，外科醫生無法在手術過程中區分神經膠質瘤。該系統由神經學習網路和光學成像方法相結合，以對腦腫瘤組織進行實時成像。DeepGlioma為準確和更及時的腫瘤識別創造了一條途徑，使得患者能更好地選擇治療方式與預測術後的復發。

醫學博士Daniel Orringer表示：「DeepGlioma的快速檢測為患者的治療帶來的巨大希望，然而，在過去的十年裡，治療致命腫瘤的發展有限，部分原因受限於樣本數不足。希望DeepGlioma可以鼓勵患有神經膠質瘤的患者參與臨床試驗。」

資料來源:MedicalXpress

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