新的人工智能工具發現醫生在癲癇兒童中遺漏的隱藏腦部病變

一人工智能澳大利亞研究人員周三表示，可以檢測癲癇兒童微小、難以發現的腦畸形的工具可以幫助患者更快地接受改變生活的手術。

這是人工智能如何通過協助醫生進行診斷來處理大量數據來改變醫療保健的最新例子。

專家說，癲癇有幾種不同的原因，總體而言，大約十分之三的病例是由于大腦結構異常造成的。

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這些經常被遺漏核磁共振成像掃描——尤其是最小的病變，有時隱藏在腦皺襞的底部。

由墨爾本皇家兒童醫院的兒科神經科醫生艾瑪·麥克唐納-勞爾斯 （Emma Macdonald-Laurs） 領導的一個團隊在兒童大腦圖像上訓練了一種人工智能工具，以找到藍莓大小或更小的病變。

“他們經常被遺漏，許多孩子不被視為手術候選者，”麥克唐納-勞爾斯在她的團隊的研究在期刊上發表之前在簡報會上說癲癇.

“該工具并不能取代放射科醫生或癲癇醫生，但它就像一名偵探，可以幫助我們更快地將拼圖拼湊在一起，這樣我們就可以提供可能改變生活的手術，”她說。

在患有皮質發育不良和局灶性癲癇的患者中，80% 的患者之前曾進行過 MRI 掃描，結果正常。

當研究人員使用人工智能工具分析 MRI 和另一種稱為 PET 的醫學掃描時，一個測試組的成功率為 94%，另一個測試組的成功率為 91%。

在第一組的 17 名兒童中，有 12 名接受了手術切除腦部病變，11 名現在沒有癲癇發作，說默多克兒童研究所的麥克唐納-勞爾斯團隊。

“我們的下一個計劃是在更真實的醫院環境中對新的未確診患者測試這種探測器，”她說。

癲癇會導致反復癲癇發作，大約每 200 名兒童中就有 1 名受到影響，其中約三分之一的病例具有耐藥性。

倫敦國王學院 （KCL） 的生物醫學計算專家康拉德·瓦格斯蒂爾 （Konrad Wagstyl） 告訴法新社，“這項工作確實令人興奮”作為概念驗證，結果“非常令人印象深刻”。

KCL 團隊在 2 月份發表的類似研究，使用 AI 對 MRI 數據發現了放射科醫生遺漏的 64% 的癲癇相關腦損傷。

澳大利亞研究人員將 MRI 與 PET 一起使用，“但一些警告是 PET 價格昂貴，它不像 MRI 那樣廣泛使用，并且有一定劑量的輻射，例如 CT 掃描或 X 射線，”Wagstyl 指出。

?法新社

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