アメリカの科学者たちが最近、「ネイチャー」誌に重大な研究成果を発表しました。ミシガン大学とカリフォルニア大学サンフランシスコ校が共同開発したAIモデル「FastGlioma」は、脳腫瘍手術において10秒以内に癌性腫瘍の残存を迅速に判定できるもので、神経外科手術に革命的な進歩をもたらします。

この革新的な技術は、顕微鏡光学イメージングとAI基礎モデルを組み合わせたものです。研究チームは11,000件以上の手術サンプルと400万枚の顕微鏡画像を用いて事前学習を行い、ミシガン大学が独自開発した誘導ラマン組織イメージング技術によって高解像度の画像を取得しました。

脳 大規模モデル

FastGliomaの最大の強みは、その優れた検出能力にあります。実際の応用において、このモデルの高リスク腫瘍残存遺漏率はわずか3.8%であり、従来の画像や蛍光ガイド手術の25%という遺漏率をはるかに下回ります。「高速モード」でも、平均精度92%を達成しています。

研究によると、FastGliomaは放射線画像、造影増強、蛍光標識などの従来の方法への依存を減らすこともできます。この画期的な技術は、外科医が手術中に迅速に意思決定を行うのに役立つだけでなく、他の種類の脳腫瘍の診断にも応用できます。

注目すべきは、脳腫瘍の完全切除は常に神経外科が直面する大きな課題であり、一部の残存腫瘍は健康な脳組織と区別が難しいことです。FastGliomaの登場は、この臨床上の難問に対する新たな解決策を提供し、人工知能が精密医療分野で重要な一歩を踏み出したことを示しています。