Un système d’imagerie laser combiné avec un algorithme de l’intelligence artificiel a permis d’identifier avec précision les tumeurs du cerveau.
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Publiée dans Nature Medicine le 6 janvier, l’étude a examiné la précision diagnostique de la classification d’images des tumeurs cérébrales par rapport à la précision de l’interprétation pathologique des images histologiques conventionnelles. Le diagnostique de classification d’images se fait grâce à un programme informatique de l’apprentissage automatique. Les résultats pour les deux méthodes étaient presque identiques: le diagnostic basé sur l’intelligence artificielle était précis à 94,6%, contre 93,9% pour l’interprétation basée sur le pathologiste.
La technique d’imagerie, stimulée par l’histologie Raman (SRH), révèle une infiltration tumorale dans les tissus humains en collectant la lumière laser diffusée, éclairant les caractéristiques essentielles que l’on ne voit généralement pas dans les images histologiques standard.
Les images microscopiques sont ensuite traitées et analysées avec une intelligence artificielle, et en moins de deux minutes et demie, les chirurgiens peuvent voir un diagnostic de tumeur cérébrale prédit. En utilisant la même technologie, après la résection, ils sont capables de détecter avec précision et d’éliminer une tumeur autrement indétectable.
“En tant que chirurgiens, nous ne pouvons qu’agir sur ce que nous pouvons voir; cette technologie nous permet de voir ce qui serait autrement invisible, d’améliorer la vitesse et la précision dans la salle d’opération et de réduire le risque de diagnostic erroné », explique l’auteur principal Daniel A. Orringer, MD, professeur agrégé de neurochirurgie à la NYU Grossman School of Medicine, qui a aidé à développer la SSR et co-dirigé l’étude avec des collègues de l’Université du Michigan. «Avec cette technologie d’imagerie, les opérations contre le cancer sont plus sûres et plus efficaces que jamais.»
Source https://www.newswise.com
Conclusion
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