用人工智能支持的多步骤集成放射治疗工作流程,用于鼻癌

科学领域:

• 辐射瘤学 辐射瘤学
• 医疗成像医学成像
• 人工智能在医学中的应用

背景情况:

• 鼻癌 (NPC) 治疗涉及复杂的辐射疗法 (RT) 规划和交付.
• 当前的RT工作流程可能耗时且容易出现人为错误.
• 整合人工智能 (AI) 提供了提高效率和准确性的潜力.

研究的目的:

• 为NPC患者开发和评估一个AI授权的多步一体化 (MSI) RT工作流.
• 评估这种新型人工智能驱动工作流程的可行性和临床性能.
• 将人工智能赋权的工作流与标准的人为基础的RT程序进行比较.

主要方法:

• 在MSI RT工作流程中接受NPC患者的潜在招生.
• 整合RT程序从CT扫描到治疗沙发上的光束输送.
• 评估工作流程的持续时间,翻译错误,轮精度 (子相似系数),计划质量,瘤反应和毒性.

主要成果:

• 在120名患者中,有117名患者在平均23.2分钟内完成了工作流,翻译错误最小 (0.1-0.2毫米).
• 人工智能轮显示出高准确度 (中位数DSC为0.84-0.98),需要进行轻微修改.
• 92.3%的人工智能产生的计划通过了初始优化,实现了优异的目标剂量覆盖率,大多数有风险的器官符合约束.

结论:

• 人工智能支持的MSI RT工作流对于单一机构的NPC患者来说是临床可行的.
• 这种由人工智能驱动的方法为标准的人为基础的RT工作流提供了可行的替代方案.
• 该研究强调了人工智能的潜力,以提高辐射瘤学的效率和精度.