{"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\/it\/2023\/10\/ai-models-helps-brain-surgeons-detect-and-analyze-tumor-types-on-the-fly\/","title":{"rendered":"Un nuovo modello di intelligenza artificiale aiuta i chirurghi cerebrali ad analizzare i tumori al volo"},"content":{"rendered":"

I chirurghi cerebrali sono spesso alle prese con decisioni critiche durante il processo di rimozione del tumore.\u00a0<\/b><\/p>\n

Ora, gli scienziati olandesi hanno introdotto uno strumento di intelligenza artificiale per aiutare il processo decisionale intrachirurgico, fornendo ai chirurghi informazioni ultraveloci sui tipi e sottotipi di tumore.<\/p>\n

Secondo un recente <\/span>studio pubblicato su Nature<\/span><\/a>L'intelligenza artificiale esamina segmenti specifici del DNA di un tumore, identificando strutture chimiche distinte. <\/span><\/p>\n

Questa analisi fornisce informazioni sul tipo di tumore ed eventualmente sul suo sottotipo. Queste informazioni tempestive possono guidare i chirurghi nell'approccio all'operazione chirurgica.<\/span><\/p>\n

\"\u00c8 fondamentale conoscere il sottotipo di tumore al momento dell'intervento\", ha dichiarato Jeroen de Ridder, professore associato presso l'UMC di Utrecht. \"Ci\u00f2 che abbiamo ora permesso in modo unico \u00e8 di consentire questa diagnosi dettagliata, robusta e a grana molto fine gi\u00e0 durante l'intervento chirurgico\".<\/span><\/p>\n

Il loro sistema di apprendimento profondo, denominato Sturgeon, \u00e8 stato sottoposto a test rigorosi. In alcuni test iniziali, l'intelligenza artificiale si \u00e8 astenuta dal fare diagnosi a causa di dati ambigui.<\/span><\/p>\n

Nel complesso, i ricercatori hanno dimostrato l'efficacia in tempo reale del modello in 25 interventi chirurgici, ottenendo un tempo di risposta diagnostica inferiore a 90 minuti, molto pi\u00f9 rapido rispetto ai metodi tradizionali. 72% delle diagnosi sono risultate corrette, ma sette non hanno raggiunto la soglia di confidenza richiesta.<\/p>\n

Mentre il processo diagnostico standard prevede l'esame al microscopio di campioni di tumore cerebrale, il sequenziamento genetico completo offre approfondimenti. Tuttavia, come ha sottolineato il dottor Alan Cohen, della Johns Hopkins, \"dobbiamo iniziare il trattamento senza sapere cosa stiamo trattando\".<\/span><\/p>\n

Il dott. de Ridder ha spiegato ulteriormente le capacit\u00e0 dell'IA: \"\u00c8 in grado di capire da sola cosa sta guardando e di fare una classificazione solida\".<\/span><\/p>\n

Tuttavia, persistono alcune sfide. La variabilit\u00e0 all'interno del tumore, la dimensione del campione e alcuni tumori elusivi possono rappresentare delle difficolt\u00e0. Marc Pag\u00e8s-Gallego, coautore di uno studio, ha spiegato come hanno affrontato questi problemi.<\/span><\/p>\n

Il Dr. Sebastian Brandner dell'University College di Londra ha commentato gli aspetti pratici, affermando che \"l'implementazione stessa \u00e8 meno semplice di quanto spesso si pensi\".<\/span><\/p>\n

Sebbene lo strumento rappresenti un significativo passo avanti, ha i suoi limiti.\u00a0<\/span><\/p>\n

A<\/span>Il dottor Cohen ha ammesso: \"Abbiamo fatto dei passi avanti, ma non tanto nel trattamento quanto nella comprensione del profilo molecolare dei tumori\".<\/span><\/p>\n

Per saperne di pi\u00f9 sullo studio<\/span><\/h2>\n

L'innovativo strumento \"Sturgeon\" utilizza il deep learning per migliorare la classificazione intraoperatoria dei tumori cerebrali, favorendo un migliore processo decisionale in ambito chirurgico.\u00a0<\/span><\/p>\n

Il modello \u00e8 progettato per essere \"ultraveloce\" nella classificazione dei tipi e dei sottotipi di tumore.<\/span><\/p>\n

    \n
  • Sfide:<\/b> La classificazione dei tumori durante l'intervento chirurgico \u00e8 difficile a causa del tempo limitato di sequenziamento e della copertura incerta dei dati.\u00a0<\/span><\/li>\n
  • La soluzione di Sturgeon:<\/b> Questo sistema di apprendimento profondo utilizza dati derivati da array di metilazione ampiamente disponibili, utilizzati per profilare i tumori cerebrali. Sturgeon esternalizza i compiti di calcolo intensivi per ridurre al minimo le risorse computazionali durante l'intervento.<\/span><\/li>\n
  • Prestazioni:<\/b> Il modello ha mostrato risultati coerenti, ma spesso non tiene conto della diversit\u00e0 intratumorale. Ha fornito la diagnosi corretta in 72% di esami chirurgici.\u00a0<\/span><\/li>\n
  • Sviluppo futuro:<\/b> Con l'acquisizione di ulteriori dati, i dati di Sturgeon saranno migliorati, anche se le restrizioni sulla condivisione dei dati dovute a problemi di privacy rendono difficile l'apprendimento interistituzionale.\u00a0<\/span><\/li>\n
  • Limitazioni:<\/b> Una potenziale limitazione \u00e8 rappresentata dalla quantit\u00e0 di tessuto richiesta. Il modello richiede un campione di circa 5 x 5 x 5 mm per ottenere risultati ottimali, ma \u00e8 stato possibile estrarre una quantit\u00e0 sufficiente di DNA da campioni pi\u00f9 piccoli.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

    Grazie a Sturgeon, i risultati della diagnostica tumorale possono essere ottenuti entro 90 minuti, in linea con le tempistiche chirurgiche. Ci\u00f2 consente ai chirurghi di disporre di informazioni in tempo reale e di prendere decisioni migliori durante l'intervento.\u00a0<\/span><\/p>\n

    Sebbene i dati di Sturgeon siano utili, l'ideale sarebbe utilizzarli insieme alla valutazione di un patologo esperto, secondo lo studio.\u00a0<\/span><\/p>\n

    Sturgeon si aggiunge alla schiera di modelli di IA all'avanguardia creati quest'anno in ambito medico, che dimostrano la capacit\u00e0 della tecnologia di trasformare i risultati dell'assistenza sanitaria.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    I chirurghi cerebrali sono spesso alle prese con decisioni critiche durante il processo di rimozione del tumore. Ora gli scienziati olandesi hanno introdotto uno strumento di intelligenza artificiale per aiutare il processo decisionale intrachirurgico, fornendo ai chirurghi approfondimenti ultraveloci sui tipi e sottotipi di tumore. Secondo un recente studio pubblicato su Nature, l'intelligenza artificiale esamina segmenti specifici del DNA di un tumore, identificando strutture chimiche distinte. L'analisi fornisce informazioni sul tipo di tumore ed eventualmente sul suo sottotipo. Queste informazioni tempestive possono guidare i chirurghi nell'approccio all'operazione chirurgica. \"\u00c8 fondamentale conoscere il sottotipo di tumore al momento dell'intervento\", ha dichiarato Jeroen de Ridder, uno dei maggiori esperti di chirurgia.<\/p>","protected":false},"author":2,"featured_media":6362,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[88],"tags":[203,204,101],"class_list":["post-6361","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ethics","tag-biotech","tag-healthcare","tag-medtech"],"yoast_head":"\nNew AI model helps brain surgeons analyze tumors on the fly | DailyAI<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Brain surgeons often grapple with critical decisions when addressing the boundaries of tumors.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" 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