AI提供了治疗脑癌的可能性，研究发现 - 彭博社

一名医生正在查看人类大脑的扫描。

摄影师：Fred Tanneau/AFP/Getty Images一种名为Cryosection组织病理学评估和审查机器（CHARM）的人工智能工具显示出帮助医生对抗侵略性脑肿瘤的潜力，通过识别有助于指导手术的特征。

这个工具研究图像以快速挑选出一种名为胶质瘤的肿瘤的基因型，这个过程目前需要几天甚至几周的时间，周五在《Med》杂志上发布的一份报告的资深作者Kun-Hsing Yu说。Yu说，外科医生在手术时使用详细的诊断结果来指导他们的操作，而能够迅速获得这些结果可能会改善患者的预后并避免多次手术。

虽然胶质瘤的严重程度各不相同，一种侵略性的形式称为胶质母细胞瘤如果不治疗可能导致患者在不到六个月内死亡。根据美国神经外科医师协会的数据，只有17%的胶质母细胞瘤患者在被诊断后的第二年存活。

外科医生在决定从患者的大脑中切除多少组织以及是否植入涂有抗癌药物的片剂时，会使用关于胶质瘤肿瘤的基因型信息。然而，目前获取这些信息需要耗时的测试。

于和他的研究团队通过向机器学习算法展示在脑部手术期间收集的样本图片来训练它，然后将其工作与这些患者的诊断结果进行对比。 CHARM 学会了匹配或胜过其他人工智能系统在识别肿瘤的基因组的能力。

虽然这个工具的准确性不如当前的基因检测，但计算机系统几乎可以立即预测肿瘤的基因组。于说，快速分析可以让医生在不需要安排和进行另一次手术的情况下立即进行正确的治疗。

使用其结果以及其他信息，“临床医生可能更能够当场做出正确的决定，”于说，他是哈佛医学院生物医学信息学助理教授，他的实验室领导了这项研究。

CHARM 还可以区分恶性肿瘤细胞和良性细胞，并确定肿瘤的等级，即它的侵略性程度。于说，这些是人类病理学家在手术期间可以做出的判断，但这个工具可以消除需要等待 10 到 15 分钟的时间，或者需要病理学家在手术期间待命的必要。

尽管研究显示了希望，研究人员在一份新闻稿中表示，CHARM 仍然需要在现实世界中进行测试。

于的团队的工作是利用人工智能更好地诊断和治疗癌症的广泛努力的一部分。《柳叶刀肿瘤学》6月号发表的社论强调了一些系统准确识别患有胰腺、肺部和乳腺癌高风险人群的能力。