iStar：揭示医学影像奥秘的新型AI工具
宾夕法尼亚医学的研究人员开发了一款新的人工智能应用，为医学影像提供了一种新的解释和解读方式，有望帮助临床医生诊断以前可能未被发现的癌症。
工具概述
这一应用被命名为iStar，即Inferring Super-Resolution Tissue Architecture（推断超分辨组织结构），是由宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院的研究人员开发的。其计算能力可以提供图像中个体细胞的详细视图，从而有助于肿瘤学家和研究人员看到可能被忽视的癌细胞。
技术应用
根据宾夕法尼亚医学的介绍，这款AI工具可以帮助确定癌症手术后是否实现了安全边缘，并且还可以为显微镜图像提供自动标注，从而推动分子疾病诊断的新进展。
iStar技术是由佩雷尔曼医学院的生物统计学和数字病理学教授Mingyao Li以及宾夕法尼亚医学研究助理David Zhang领导的国家卫生研究院资助的研究的成果。
该应用可以自动检测被称为细胞间淋巴结结构的关键抗肿瘤免疫形成。这些结构的存在与患者可能的生存率和对免疫疗法的有利反应相关，因此iStar可能在确定患者是否从特定的免疫疗法干预中受益方面提供巨大帮助。
技术原理
宾夕法尼亚医学指出，iStar的研发源于空间转录组学这一新兴领域，其中基因活动在组织的空间内进行映射。通过采用名为Hierarchical Vision Transformer的机器学习工具，Li和她的同事将其训练在标准组织图像上。
iStar AI首先通过分割图像成不同阶段，从寻找细节开始，然后逐渐“抓住更广泛的组织模式”，如Li所解释的那样。它将这些数据与其他临床信息上下文一起使用，应用于预测基因活动，通常在接近单个细胞的分辨率下。
临床前景
Li和她的同事通过在不同类型的癌症组织以及健康组织上评估iStar的性能来测试该工具。在这些测试中，该技术能够“自动检测眼睛难以识别的肿瘤和癌细胞”，宾夕法尼亚医学指出，“未来的临床医生可能能够借助iStar作为支持层来诊断更难以察觉或难以识别的癌症。”
行业趋势
在癌症治疗领域，人工智能的应用为精准医学带来了新的突破，为患者提供更加个性化和关注患者的护理。随着创新政策和更强大的计算机为精准医学、基因组计划以及其他AI启动的肿瘤治疗铺平了道路，这一趋势将进一步推动行业的创新。
结语
“iStar的力量来自于其先进的技术，反映了病理学家研究组织样本的方式，”Li在一份声明中说。“正如病理学家先识别更广泛的区域，然后放大详细的细胞结构一样，iStar可以捕捉到总体组织结构，并专注于组织图像中的细节。”
她还指出，iStar可以应用于大量样本，这是大规模生物医学研究的一个关键需求。“其速度对于目前在3D和生物库样本预测方面的扩展至关重要，”Li说。“在3D背景下，一个组织块可能涉及数百到数千个连续切片。iStar的速度使得能够在短时间内重建这些大量的空间数据成为可能。”
最终观点
iStar的推出代表了医学领域的一次创新，将AI技术引入癌症诊断的领域。其高分辨率的图像解析力和对基因活动的预测为肿瘤学家提供了强有力的工具，有望帮助他们更准确地诊断和治疗癌症。这一创新将推动医学影像领域的发展，为未来的精准医学带来更多可能性。
原文：https://www.healthcareitnews.com/news/penn-medicine-develops-ai-tool-precision-oncology
文章来自ChatGPT3.5
