ट्यूमर सर्जरी में, समय पर शेष ट्यूमर ऊतकों की खोज और निकासी एक चिकित्सा चुनौती रही है, खासकर मस्तिष्क ट्यूमर और अन्य समान्य कैंसर की सर्जरी में। हालांकि चिकित्सा तकनीक में निरंतर प्रगति हो रही है, शेष ट्यूमर अभी भी रोगियों की पूर्वानुमान, जीवन की गुणवत्ता पर प्रभाव डालता है, और चिकित्सा प्रणाली पर भारी दबाव डालता है। अमेरिका में, शेष ट्यूमर के कारण जरूरत पड़ने वाली मरम्मत सर्जरी और बाद के उपचार प्रतिवर्ष 10 अरब डॉलर से अधिक खर्च होते हैं। तस्वीर का स्रोत नोट: चित्र AI द्वारा उत्पन्न किया गया है, चित्र के अधिकार सेवा प्रदाता Midjourney द्वारा। इस समस्या को हल करने के लिए, मिशिगन विश्वविद्यालय और कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय सैन फ्रांसिस्को।

अमेरिकी वैज्ञानिकों ने हाल ही में "नेचर" पत्रिका में एक महत्वपूर्ण शोध成果 प्रकाशित किया है: मिशिगन विश्वविद्यालय और कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय सैन फ्रांसिस्को के संयुक्त विकास द्वारा निर्मित आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल FastGlioma, जिसे मस्तिष्क ट्यूमर सर्जरी के दौरान 10 सेकंड के भीतर कैंसर ट्यूमर के अवशेषों का तेज़ी से मूल्यांकन करने की अनुमति मिलती है, तंत्रिका शल्य चिकित्सा में एक क्रांतिकारी प्रगति लाता है। यह नवाचार सूक्ष्म ऑप्टिकल इमेजिंग और AI बुनियादी मॉडल को जोड़ती है। शोध टीम ने 11000 से अधिक सर्जिकल नमूनों और 400000 सूक्ष्म चित्रों का उपयोग कर पूर्व-प्रशिक्षण किया, मिशिगन विश्वविद्यालय द्वारा विकसित उत्तेजित रमैन ऊतक इमेजिंग तकनीक का उपयोग करके डेटा प्राप्त किया।

डच शोधकर्ताओं ने एक एल्गोरिदम विकसित किया है जिसका नाम स्टर्जन है, जो 90 मिनट में मस्तिष्क ट्यूमर के प्रकार की पहचान कर सकता है। यह एल्गोरिदम नैनोपोर अनुक्रमण तकनीक पर निर्भर करता है, जो वास्तविक समय में डीएनए नमूनों के बेस अनुक्रम को पढ़ने में सक्षम है। प्रशिक्षण और परीक्षण के बाद, यह एल्गोरिदम 40 मिनट में 18 मस्तिष्क ट्यूमर के प्रकार की सही पहचान कर सकता है। मस्तिष्क ट्यूमर के उपप्रकार की पहचान करके, सर्जन सर्जिकल रणनीति को समायोजित कर सकते हैं। शोधकर्ता तकनीक को आगे सत्यापित करने और इसे मानक विधियों के साथ तुलना करने की उम्मीद कर रहे हैं।