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中国科学院苏州生物医学工程技术研究所(SIBET)研究团队与中南大学湘雅医院研究人员合作，提出了一种基于人工智能(AI)的中枢神经系统自动诊断模型。神经系统 (CNS) 肿瘤。
该研究发表在脑病理学上。
2020 年全球新确诊的中枢神经系统肿瘤病例超过 308,102 例，约 251,329 例最终死于癌症相关死亡。星形细胞瘤、少突胶质细胞瘤和颅内生殖细胞瘤 (IG) 是三种最常见的中枢神经系统肿瘤。
“他们的治疗策略和预后差异很大，”该研究的第一作者史丽婷说。“误诊导致不必要的IG切除，可能会破坏不同神经功能和颅脑切除范围之间的平衡，以及星形细胞瘤或少突神经胶质瘤切除不充分，可能会增加复发风险。”
IG、少突神经胶质瘤和星形细胞瘤的准确诊断主要依靠三种检查：术中冰冻切片(IFS)病理检查、苏木精和伊红(HE)染色病理检查和分子检测。
星形细胞瘤、少突胶质细胞瘤和IG的术中和术后治疗方案主要依赖于临床实践中使用IFS和HE的病理诊断。
然而，由于这三类颅内肿瘤在细胞形态上的相似性，即使是经验丰富的病理学家，仅凭IFS和HE染色也无法准确区分这三种肿瘤，准确率仅为54.6%-69.7%和53.5%-83.7 %， 分别。
