评估多个供应商的AI自动轮解决方案

科学领域:

• 医学物理 医学物理
• 辐射疗法 辐射疗法
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 基于人工智能 (AI) 的自动轮工具有望提高放射治疗规划的准确性和效率.
• 在临床集成之前,评估商业上可用的AI解决方案至关重要.

研究的目的:

• 评估三种基于AI的自动轮解决方案的准确性和临床实用性.
• 将人工智能生成的轮与医生批准的手动轮进行比较.

主要方法:

• 三种AI解决方案 (MIM-ProtégéAI+,Radformation-AutoContour,Siemens-DirectORGANS) 在47名患者身上进行了测试,这些患者有16个轮的器官.
• 医生评分 (利克尔特尺度) 和定量指标 (子相似系数,豪斯多夫距离,平均距离协议) 用于评估.
• 人工智能轮与医生批准的手动轮进行了比较,作为基本真理.

主要成果:

• 医生得分表明AI轮通常是可以接受的,平均得分接近手动轮 (AP: 2.02,MIM: 2.07,RAD: 1.96,SIE: 1.99).
• 85.4%的AI轮实现了平均子相似系数 (DSC) ≥0.7.7.
• 定量指标显示了变化,平均豪斯多夫距离从2.9到43.3毫米,平均距离到协议从0.6到26.1毫米.

结论:

• 所有评估的AI自动轮解决方案都表现出与手动轮可比的性能.
• 不寻常的解剖学给AI带来了挑战,偶尔需要手动调整和医生审查.
• 可比性能表明,中心可以根据工作流集成和资源可用性选择AI解决方案,并建议医生持续监督.