{"id":6361,"date":"2023-10-11T20:13:23","date_gmt":"2023-10-11T20:13:23","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=6361"},"modified":"2023-10-11T20:21:52","modified_gmt":"2023-10-11T20:21:52","slug":"ai-models-helps-brain-surgeons-detect-and-analyze-tumor-types-on-the-fly","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/de\/2023\/10\/ai-models-helps-brain-surgeons-detect-and-analyze-tumor-types-on-the-fly\/","title":{"rendered":"Neues KI-Modell hilft Hirnchirurgen, Tumore im Handumdrehen zu analysieren"},"content":{"rendered":"

Hirnchirurgen stehen bei der Tumorentfernung oft vor kritischen Entscheidungen.\u00a0<\/b><\/p>\n

Jetzt haben niederl\u00e4ndische Wissenschaftler ein KI-Tool zur Unterst\u00fctzung des intraoperativen Entscheidungsprozesses eingef\u00fchrt, das Chirurgen ultraschnelle Einblicke in Tumortypen und -subtypen bietet.<\/p>\n

Laut einer k\u00fcrzlich erschienenen <\/span>Studie ver\u00f6ffentlicht in Nature<\/span><\/a>Die KI untersucht bestimmte Segmente der DNA eines Tumors und identifiziert bestimmte chemische Strukturen. <\/span><\/p>\n

Diese Analyse gibt Aufschluss \u00fcber die Art des Tumors und m\u00f6glicherweise \u00fcber seinen Subtyp. Solche fr\u00fchzeitigen Informationen k\u00f6nnen den Chirurgen bei der Durchf\u00fchrung des chirurgischen Eingriffs helfen.<\/span><\/p>\n

\"Es ist unerl\u00e4sslich, dass der Tumorsubtyp zum Zeitpunkt der Operation bekannt ist\", erkl\u00e4rte Jeroen de Ridder, au\u00dferordentlicher Professor am UMC Utrecht. \"Was wir jetzt auf einzigartige Weise erm\u00f6glicht haben, ist, dass diese sehr feink\u00f6rnige, robuste und detaillierte Diagnose bereits w\u00e4hrend der Operation durchgef\u00fchrt werden kann.\"<\/span><\/p>\n

Ihr Deep-Learning-System mit dem Namen Sturgeon wurde strengen Tests unterzogen. In einigen anf\u00e4nglichen Tests verzichtete die KI aufgrund unklarer Daten auf eine Diagnose.<\/span><\/p>\n

Insgesamt demonstrierten die Forscher die Echtzeit-Effektivit\u00e4t des Modells bei 25 Operationen und erreichten eine schnelle diagnostische Durchlaufzeit von weniger als 90 Minuten, viel schneller als herk\u00f6mmliche Methoden. 72% der Diagnosen waren richtig, aber sieben erreichten nicht die erforderliche Vertrauensschwelle.<\/p>\n

W\u00e4hrend das Standard-Diagnoseverfahren eine mikroskopische Untersuchung von Hirntumorproben umfasst, bietet eine umfassende genetische Sequenzierung tiefere Einblicke. Wie Dr. Alan Cohen vom Johns Hopkins jedoch betonte, \"m\u00fcssen wir mit der Behandlung beginnen, ohne zu wissen, was wir behandeln\".<\/span><\/p>\n

Dr. de Ridder erl\u00e4uterte die F\u00e4higkeiten der KI weiter: \"Sie kann selbst herausfinden, was sie betrachtet und eine robuste Klassifizierung vornehmen.\"<\/span><\/p>\n

Dennoch bleiben einige Herausforderungen bestehen. Die Variabilit\u00e4t innerhalb des Tumors, die Stichprobengr\u00f6\u00dfe und bestimmte schwer fassbare Tumoren k\u00f6nnen Schwierigkeiten bereiten. Marc Pag\u00e8s-Gallego, einer der Mitautoren der Studie, erl\u00e4uterte, wie sie diese Probleme bew\u00e4ltigt haben.<\/span><\/p>\n

Dr. Sebastian Brandner vom University College London \u00e4u\u00dferte sich zu den praktischen Aspekten: \"Die Umsetzung selbst ist weniger einfach, als oft angenommen wird.\"<\/span><\/p>\n

Dieses Instrument stellt zwar einen bedeutenden Fortschritt dar, hat aber auch seine Grenzen.\u00a0<\/span><\/p>\n

A<\/span>Dr. Cohen r\u00e4umte ein: \"Wir haben einige Fortschritte gemacht, aber nicht so viele bei der Behandlung wie beim Verst\u00e4ndnis des molekularen Profils der Tumoren.\"<\/span><\/p>\n

Mehr \u00fcber die Studie<\/span><\/h2>\n

Das innovative Tool \"Sturgeon\" nutzt Deep Learning, um die intraoperative Klassifizierung von Hirntumoren zu verbessern und so zu einer besseren chirurgischen Entscheidungsfindung beizutragen.\u00a0<\/span><\/p>\n

Das Modell ist so konzipiert, dass es Tumortypen und -subtypen \"ultraschnell\" klassifizieren kann.<\/span><\/p>\n

    \n
  • Herausforderungen:<\/b> Die Klassifizierung von Tumoren w\u00e4hrend der Operation ist aufgrund der begrenzten Sequenzierungszeit und der unsicheren Datenabdeckung schwierig.\u00a0<\/span><\/li>\n
  • Die L\u00f6sung von Sturgeon:<\/b> Dieses Deep-Learning-System verwendet Daten, die von weithin verf\u00fcgbaren Methylierungs-Array-Daten abgeleitet sind, die zur Erstellung von Hirntumorprofilen verwendet werden. Sturgeon lagert rechenintensive Aufgaben aus, um die Rechenressourcen w\u00e4hrend der Operation zu minimieren.<\/span><\/li>\n
  • Leistung:<\/b> Das Modell hat konsistente Ergebnisse gezeigt, ber\u00fccksichtigt aber oft nicht die Vielfalt innerhalb des Tumors. Es lieferte in 72% der chirurgischen Tests die richtige Diagnose.\u00a0<\/span><\/li>\n
  • K\u00fcnftige Entwicklung:<\/b> Je mehr Daten gesammelt werden, desto besser werden die Daten von Sturgeon sein, auch wenn die Beschr\u00e4nkungen f\u00fcr die gemeinsame Nutzung von Daten aufgrund von Bedenken hinsichtlich des Schutzes der Privatsph\u00e4re ein institutions\u00fcbergreifendes Lernen erschweren.\u00a0<\/span><\/li>\n
  • Beschr\u00e4nkungen:<\/b> Eine m\u00f6gliche Einschr\u00e4nkung ist die erforderliche Menge an Gewebe. Das Modell erfordert eine Probengr\u00f6\u00dfe von etwa 5 x 5 x 5 mm, um optimale Ergebnisse zu erzielen, aber es wurde auch schon erfolgreich DNA aus kleineren Proben extrahiert.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

    Entscheidend ist, dass mit Sturgeon die Ergebnisse der Tumordiagnostik innerhalb von 90 Minuten vorliegen, was mit den chirurgischen Zeitpl\u00e4nen \u00fcbereinstimmt. Dadurch erhalten die Chirurgen Einblicke in Echtzeit und k\u00f6nnen w\u00e4hrend der Operation bessere Entscheidungen treffen.\u00a0<\/span><\/p>\n

    Die Daten von Sturgeon sind zwar n\u00fctzlich, sollten aber laut der Studie idealerweise zusammen mit der Beurteilung durch einen geschulten Pathologen verwendet werden.\u00a0<\/span><\/p>\n

    Sturgeon reiht sich ein in eine Reihe von hochmodernen, medizinisch orientierten KI-Modellen, die in diesem Jahr entwickelt wurden und zeigen, dass die Technologie in der Lage ist, das Gesundheitswesen zu ver\u00e4ndern.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Hirnchirurgen stehen bei der Tumorentfernung oft vor kritischen Entscheidungen. Jetzt haben niederl\u00e4ndische Wissenschaftler ein KI-Tool eingef\u00fchrt, das den intraoperativen Entscheidungsprozess unterst\u00fctzt und den Chirurgen ultraschnelle Einblicke in Tumortypen und -subtypen erm\u00f6glicht. Laut einer k\u00fcrzlich in Nature ver\u00f6ffentlichten Studie untersucht die KI bestimmte Segmente der DNA eines Tumors und identifiziert unterschiedliche chemische Strukturen. Diese Analyse gibt Aufschluss \u00fcber die Art des Tumors und m\u00f6glicherweise \u00fcber seinen Subtyp. 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