像膠質(zhì)母細(xì)胞瘤這樣難以檢測的癌癥存活率只有個(gè)位數(shù)，但要及早治療，需要復(fù)雜的技術(shù)來檢測、治療和監(jiān)測。對于這一類的病癥，早期的檢查十分重要，因此Reveal Surgical正致力于通過其新的基于人工智能的Sentry(哨兵)技術(shù)來改變這一現(xiàn)狀，該技術(shù)利用人工智能和拉曼光譜的結(jié)合，為其他不可見的腫瘤提供實(shí)時(shí)組織診斷。

拉曼光譜是利用激光的光散射來探測材料的分子結(jié)構(gòu)和組成。在這個(gè)案例中，材料是人體組織。Reveal Surgical公司的首席執(zhí)行官克里斯?肯特(Chris Kent)解釋說，該公司使用拉曼光譜(一種光學(xué)、非侵入性成像技術(shù))為不同類型的腫瘤生成獨(dú)特的“指紋”，允許醫(yī)生對組織樣本進(jìn)行指紋鑒定，并通過Reveal的軟件將其與記錄的腫瘤進(jìn)行比較。

通過拉曼光譜，Reveal設(shè)計(jì)了一臺癌癥“指紋”檢測儀，并在人工智能系統(tǒng)中建立了相應(yīng)的指紋數(shù)據(jù)庫。這樣就能夠?yàn)獒t(yī)生提供檢查中遇到的腫瘤的實(shí)時(shí)分子數(shù)據(jù)。

Reveal表示，他們收集了數(shù)百名患者和許多不同組織的數(shù)千個(gè)指紋。然后，Reveal利用這些指紋構(gòu)建了一個(gè)預(yù)測AI分類器——當(dāng)然，隨著時(shí)間的推移，隨著系統(tǒng)采集和處理的指紋越來越多，分類器的準(zhǔn)確率也越來越高。

現(xiàn)在，當(dāng)外科醫(yī)生檢查可疑組織時(shí)，他們檢測到的‘指紋’將通過指紋數(shù)據(jù)庫比對。人工智能能夠篩選從五種不同癌癥類型中獲得的超過1.4萬份測量數(shù)據(jù)，并告訴你某樣?xùn)|西是不是癌癥。

該分類器能夠?qū)崟r(shí)識別難以發(fā)現(xiàn)的癌組織，這可以使外科醫(yī)生在手術(shù)過程中切除更多的癌組織。

現(xiàn)在，Reveal專注于識別那些非常難以檢測(由于腦部手術(shù)和成像的侵襲性和復(fù)雜性)和危險(xiǎn)的腦癌(就像前面提到的膠質(zhì)母細(xì)胞瘤)。但該公司表示，這項(xiàng)技術(shù)是未知的，他們正在探索Sentry技術(shù)在前列腺癌、肺癌和婦科方面的應(yīng)用，Reveal公司的網(wǎng)站也提到了這項(xiàng)技術(shù)在乳房組織分析方面的可能應(yīng)用。

Sentry的工作是幫助引領(lǐng)下一波數(shù)據(jù)驅(qū)動的手術(shù)。人工智能的美妙之處在于它是一種有效的協(xié)作。它不斷收集數(shù)據(jù)，并從每一位使用過它的外科醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)中獲益。不過目前，“哨兵”工具僅供檢查使用。