一項名為 crossNN 的新型人工智慧模型已被開發出來，能夠在不進行手術的情況下，準確診斷腦部腫瘤。這突破性的技術利用少量腦脊髓液進行腫瘤識別，避免了傳統方法中需要侵入性組織取樣的過程，進而使診斷變得更快且更不具侵入性。
研究主持人、德國癌症聯盟（DKTK）柏林分部及Charité神經病理學研究所的科學家Philipp Euskirchen醫師表示：「我們的模型能夠在99.1%的案例中準確診斷腦瘤，準確率超越現有的AI解決方案。此外，我們還訓練出一套能辨識超過170種全身器官腫瘤類型的模型，其整體準確率達 97.8%。這代表該模型除了能應用於罕見的腦瘤，也可推廣至其他器官癌症的診斷。」
crossNN的架構基於簡單的神經網路，這使得其診斷過程具有可解釋性，為醫生提供清楚的診斷依據。這一技術的發展是由柏林夏里特醫學院及德國癌症聯盟的研究團隊共同推進的，並計劃在德國全國八個分部展開進行臨床試驗，進一步驗證crossNN的有效性，並將其整合到常規癌症診斷流程中，以改善精準治療的規畫。
該模型的成功不僅在於其高準確率，還在於其能夠在不進行侵入性手術的情況下，透過分析腦脊髓液中的表觀遺傳特徵來進行腫瘤分類。這一方法的出現，為那些面臨高風險的腫瘤樣本提取的患者帶來新的希望。研究人員表示，這一技術的發展標誌著神經腫瘤學及其他領域在非侵入性、高準確率腫瘤診斷方面的重要進展。
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（首圖來源：shutterstock）
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