关于在放射治疗中开发,临床验证和报告人工智能模型的联合ESTRO和AAPM指南

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:

• 人工智能 (AI) 模型正在辐射治疗中迅速发展.
• 这些AI模型的临床采用在放射治疗社区内仍然有限.
• 缺乏统一的指导方针阻碍了人工智能算法的开发,报告和验证.

研究的目的:

• 在放射治疗中制定人工智能 (AI) 的综合指南.
• 解决与人工智能工具临床实施相关的关键话题.
• 为了促进人工智能开发和临床实践之间的差距弥合.

主要方法:

• 一个涉及所有共同作者的Delphi过程被用来确定基本的指导主题.
• 作者的小组起草了指导部分,包括具体声明.
• 通过小组讨论,制定了声明,并通过小组讨论对建议水平进行了评分.

主要成果:

• 制定了19个关键陈述,涵盖了辐射治疗中AI的关键方面.
• 确定的主题包括决策,图像分析,细分,治疗计划,质量保证,适应性治疗,结果预测和AI模型验证.
• 该指南涉及人工智能模型开发,报告,验证,可用性,质量保证,更新和道德考虑.

结论:

• 已经建立了一个关于人工智能在放射治疗中的统一指南.
• 该指南旨在标准化人工智能工具的开发,报告和验证.
• 促进透明和一致的AI实施将促进放射治疗的更广泛的临床采用.