“持久性条形码在放射学分析中成为一种很有前途的工具，提供了一种减少偏见和发现医学成像中隐藏模式的新方法。”
布法罗，纽约——2024年11月20日——2024年11月12日，Oncotarget第15卷发表了一篇新的社论，题为“持久性条形码：一种减少放射分析偏差的新方法”。
这篇社论由梅奥诊所（Rochester， MN）放射科的Yashbir Singh、Colleen Farrelly、Quincy a . Hathaway和Gunnar Carlsson撰写，介绍了持久性条形码作为医学成像，特别是放射学的突破性工具。
该方法源于拓扑数据分析（TDA），将复杂的医学图像转换为清晰、可解释的模式。通过突出组织密度、血管和肿瘤等特征，持久性条形码减少了诊断偏差，并揭示了传统人工智能（AI）系统可能遗漏的细微细节。这种创新方法在提高诊断准确性和改善患者护理方面大有希望。
与一些人工智能工具（如Graph Neural Networks）可能会过度平滑和模糊关键特征不同，持久性条形码保留了关键的结构细节。该方法可视化了医学图像中的特征如何在不同尺度上出现、持续和消退，从而提供了对数据的更清晰的见解。
通过检测组织密度的细微变化，可以发现早期疾病，并从成像错误中过滤出无关的伪影或噪音，持久性条形码提高了诊断的准确性和可靠性。
持久性条形码通过标准化不同机器和放射科医生的分析，提高了公平性和一致性，确保了可靠的诊断，无论成像系统如何。它们对设备相关变化的稳健性使它们成为在不同临床环境中提高诊断准确性的宝贵工具。
尽管前景光明，但将持久性条形码集成到常规医疗实践中面临着挑战，例如处理高分辨率图像的计算需求和对用户友好的可视化工具的需求。
“随着我们不断完善和验证这种方法，持久性条形码可以在开发更准确、一致和公正的诊断工具方面发挥关键作用。反过来，这有可能改善患者的治疗效果，并推动整个放射学领域的发展。”
总之，随着不断的发展和完善，持久性条形码有可能通过促进早期和更准确的疾病检测，最大限度地减少诊断错误，并显着改善患者的预后，从而彻底改变医学成像。
继续阅读：DOI: https://doi.org/10.18632/oncotarget.28667
