基于人工智能的BICycle自动规划对晚期宫癌的前性评估

科学领域:

• 医学物理 医学物理
• 辐射瘤学 辐射瘤学
• 医疗保健中的人工智能

背景情况:

• 支臂疗法治疗计划传统上依赖于手动方法.
• 之前的回顾性研究表明,人工智能驱动的自动规划 (BiCycle) 有有利的结果.
• 需要进行前性评估,以评估BiCycle与手动计划一起对现实世界的影响.

研究的目的:

• 与手动规划相比,前性地评估BiCycle AI自动规划的临床影响.
• 为了评估剂量测量差异,医生评级的计划质量和规划时间.

主要方法:

• 一项前性研究将手动计划 (Man_Adj) 与使用Bicycle的AI辅助自动计划 (Auto_Adj) 进行比较.
• 放射治疗技术人员 (RTT) 创建了手动计划,由医生可选地调整.
• 单车自动生成计划,也可由医生任意调整.
• 记录了剂量计数据,规划时间和医生质量评分.

主要成果:

• 医生在76%的分数中更喜欢Auto_Adj计划,并在19%的分数中评价它们的质量相同,总计95%的偏好或平价.
• 在Auto_Adj计划中,膀,直肠,sigmoid和肠道剂量 (分别为3.7,3.0,1.0,1.4 Gy) 显著减少.
• 平均规划时间从44.1分钟 (手动) 大幅减少到9.4分钟 (自行车).

结论:

• 双循环人工智能自动规划在临床实践中是有效的,为手动规划提供优越或同等的计划质量.
• 人工智能系统大大减少了规划时间,提高了工作流的效率.
• 生物循环已在临床上实施,遵守欧盟医疗器械法规标准.