新的人工智能工具发现医生在癫痫儿童中遗漏的隐藏脑部病变

一人工智能澳大利亚研究人员周三表示，可以检测癫痫儿童微小、难以发现的脑畸形的工具可以帮助患者更快地接受改变生活的手术。

这是人工智能如何通过协助医生进行诊断来处理大量数据来改变医疗保健的最新例子。

专家说，癫痫有几种不同的原因，总体而言，大约十分之三的病例是由于大脑结构异常造成的。

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这些经常被遗漏核磁共振成像扫描——尤其是最小的病变，有时隐藏在脑皱襞的底部。

由墨尔本皇家儿童医院的儿科神经科医生艾玛·麦克唐纳-劳尔斯 （Emma Macdonald-Laurs） 领导的一个团队在儿童大脑图像上训练了一种人工智能工具，以找到蓝莓大小或更小的病变。

“他们经常被遗漏，许多孩子不被视为手术候选者，”麦克唐纳-劳尔斯在她的团队的研究在期刊上发表之前在简报会上说癫痫.

“该工具并不能取代放射科医生或癫痫医生，但它就像一名侦探，可以帮助我们更快地将拼图拼凑在一起，这样我们就可以提供可能改变生活的手术，”她说。

在患有皮质发育不良和局灶性癫痫的患者中，80% 的患者之前曾进行过 MRI 扫描，结果正常。

当研究人员使用人工智能工具分析 MRI 和另一种称为 PET 的医学扫描时，一个测试组的成功率为 94%，另一个测试组的成功率为 91%。

在第一组的 17 名儿童中，有 12 名接受了手术切除脑部病变，11 名现在没有癫痫发作，说默多克儿童研究所的麦克唐纳-劳尔斯团队。

“我们的下一个计划是在更真实的医院环境中对新的未确诊患者测试这种探测器，”她说。

癫痫会导致反复癫痫发作，大约每 200 名儿童中就有 1 名受到影响，其中约三分之一的病例具有耐药性。

伦敦国王学院 （KCL） 的生物医学计算专家康拉德·瓦格斯蒂尔 （Konrad Wagstyl） 告诉法新社，“这项工作确实令人兴奋”作为概念验证，结果“非常令人印象深刻”。

KCL 团队在 2 月份发表的类似研究，使用 AI 对 MRI 数据发现了放射科医生遗漏的 64% 的癫痫相关脑损伤。

澳大利亚研究人员将 MRI 与 PET 一起使用，“但一些警告是 PET 价格昂贵，它不像 MRI 那样广泛使用，并且有一定剂量的辐射，例如 CT 扫描或 X 射线，”Wagstyl 指出。

©法新社

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