2.1人工智能在胶质瘤中早诊断的优势

胶质瘤在传统诊断中想要做到早期诊断很困难，其临床症状多而不典型，除了以首发癫痫为症状进行预测，其他症状对脑瘤预测准确率都很低^[8]，英国国家初级保健癌症诊断审计(NACDPC)此前发现，大约三分之一(35.2%)的脑瘤患者需要15天或更长时间才能提交给他们的全科医生^[9]。而早期筛查，早诊断对胶质瘤是否能采用早期手术的治疗方式有重要影响。肿瘤微环境的研究率先为脑瘤的早期诊断铺垫了基石，肿瘤与肿瘤微环境互相作用，肿瘤细胞在生长增殖过程中一些特异分子会被分泌到微环境中去^[10]，这为肿瘤的血检筛查提供了思路。一些利用DSC（differential scanning calorimetry）差示扫描量热法来检测胶质瘤特异性差异的研究揭示了利用血浆蛋白来检测肿瘤特异性分子的可能性^[11–13]。然而，在常规血检中通过人工分析寻找蛛丝马迹来筛查胶质瘤对于临床医生是不可能完成的任务，神经胶质瘤的分子和细胞复杂性极大地限制了诊断。肿瘤间和肿瘤内异质性进一步加剧了这一问题，并影响了开发有效和可靠的疾病生化物标志物^[14]。