通过人工智能增强头癌的放射治疗工作流程:系统性审查

科学领域:

• 辐射瘤学 辐射瘤学
• 人工智能的人工智能
• 医疗成像医学成像

背景情况:

• 头癌 (HNC) 由于瘤形状和附近的危险器官 (OARs) 提出了复杂的治疗规划挑战.
• 对于HNC的放射治疗 (RT) 需要精确的规划,优化和交付,通常受到解剖学复杂性的阻碍.

研究的目的:

• 审查人工智能 (AI) 工具在头癌放射治疗 (HNC RT) 过程中的应用.
• 描述AI整合在整个HNC RT工作流程中的当前状态.

主要方法:

• 在PubMed上对2016年至2022年间发表的文章进行了系统的文献搜索.
• 专家审查和选择了168篇文章,将62篇文章分类为目标/OAR轮,规划和交付.

主要成果:

• 人工智能在自动化HNC的OAR细分方面显示出显著的希望.
• 有限的研究评估了AI对临床结果的影响或报告了预测信心水平.
• 大多数研究集中在用于OAR细分的AI上,较少集中在规划和交付自动化上.

结论:

• 人工智能是自动化HNC放射治疗工作流程的一个有价值的工具.
• 未来的RT人工智能开发应该涉及临床医生和计算机科学家之间的跨学科合作.
• 需要进一步的研究来评估AI的临床影响和对预测的信心.