可解释人工智能辅助决策在大型右侧颞角膜脑膜瘤手术中的应用：一项案例报告

《Neuro-Oncology Advances》：MENG-01?ENHANCING DECISION-MAKING IN SURGERY FOR A LARGE RIGHT TEMPOROCORNEAL MENINGIOMA THROUGH AN EXPLAINABLE HUMAN-AI COLLABORATION: A CASE REPORT

本文报道一例大型右侧颞角膜脑膜瘤病例，研究团队通过引入可解释人工智能(AI)系统优化神经外科决策流程。该研究整合AI辅助影像分析与预测模型，成功实现肿瘤全切且神经功能保留，证实可解释AI在提升术前规划精准度与术中决策可靠性方面的临床价值，为复杂脑膜瘤手术提供了创新解决方案。

　　

在神经外科领域，大型脑膜瘤的手术治疗始终面临严峻挑战——特别是当肿瘤生长于颞角膜等关键脑区域时，手术刀与重要神经结构往往仅有毫米之距。如何实现肿瘤的最大化切除同时完美保护神经功能，成为神经外科医生需要精准平衡的艺术。更复杂的是，某些脑膜瘤患者会表现出难以鉴别的癫痫样症状，若误诊为癫痫而长期使用抗癫痫药物，将给患者带来不必要的治疗负担。这些临床困境催生了对于更精准、更智能决策支持系统的迫切需求。

正是在这样的背景下，发表于《Neuro-Oncology Advances》的研究团队开展了一项创新性探索。他们以一位48岁阿拉伯女性患者的特殊病例为切入点，该患者曾因右侧偏头痛伴意识丧失症状被误诊为癫痫，最终通过MRI检查发现右侧颞部存在46×36×45毫米的脑膜瘤。研究团队创造性地将可解释人工智能(Explainable AI)系统整合到临床诊疗全流程中，为传统神经外科手术注入了数字化智能。

研究团队采用的核心技术方法主要包括：多模态影像数据融合分析、AI驱动肿瘤自动分割算法、基于机器学习的手术路径风险预测模型。特别值得注意的是，该系统能够量化评估肿瘤与血管结构的空间关系，为手术入路规划提供可视化支持。所有分析均基于患者的实际临床影像数据（包括MRI等）开展。

AI辅助术前规划

通过AI系统对肿瘤进行三维重建和亚结构分析，精确识别肿瘤与周边血管、神经纤维束的解剖关系。系统生成的量化参数帮助手术团队确定了最优手术轨迹，显著提升手术方案的科学性。

术中决策支持

在手术过程中，AI系统实时匹配术前规划与术野实际情况，当遇到术中大量出血（约2升）等突发状况时，系统提供的风险预测模型为手术团队调整策略提供了数据支持。

术后疗效验证

患者术后恢复良好，神经功能完整保留。更重要的是，基于AI系统对癫痫样发作性质的准确判断（证实为心因性非癫痫发作PNES），术后成功启动抗癫痫药物撤药方案，且无复发事件。

这项研究的突破性意义在于首次系统验证了可解释AI在复杂脑膜瘤手术中的临床价值。与传统"黑箱"AI不同，可解释AI使医生能够理解系统决策的逻辑依据，从而建立人机协同的信任基础。该案例同时揭示了颅内肿瘤相关发作性症状的复杂性，强调了对PNES与癫痫进行精准鉴别的重要性，避免患者承受不必要的长期药物治疗。

对于妊娠合并脑膜瘤的特殊病例（如文中提及的35周孕妇），该研究也提示多学科协作模式的重要性。通过神经外科、产科、儿科等多团队合作，在保障母婴安全的前提下制定个体化治疗方案，彰显了现代医学对复杂病例的综合管理智慧。

这项研究为神经外科数字化转型提供了重要范式。随着可解释AI技术的持续进化，未来有望建立更完善的智能手术决策系统，让更多复杂位置脑膜瘤患者受益于精准化、个性化治疗方案。同时，该案例也促使临床医生重新审视脑膜瘤相关症状的病理机制，推动诊疗理念的不断更新。