基于规则的AI自动化适应性治疗计划,用于图像引导的宫癌支臂疗法
Linda Rossi1, Rik Bijman1, Supriya Chopra2
1Department of Radiotherapy, Erasmus MC Cancer Institute, University Medical Center Rotterdam, Rotterdam, The Netherlands.
Brachytherapy
|July 10, 2025
概括
一个新的人工智能系统用于自动自适应式支臂疗法规划,显著提高了宫癌的治疗质量. 自动化计划减少了处于危险的器官剂量,并且被医生所偏爱,证明了AI在放射治疗中的潜力.
科学领域:
- 辐射瘤学 辐射瘤学
- 人工智能在医学中的应用
- 医学物理 医学物理
背景情况:
- 图像引导自适应式支臂治疗 (IGABT) 对于治疗局部晚期宫癌 (LACC) 至关重要.
- 自动化治疗计划系统可以提高放射治疗的效率和一致性.
研究的目的:
- 开发和验证一个基于规则的AI系统 (BiCycle) 用于自动化适应性治疗规划在LACC的IGABT.
- 将人工智能生成的计划与手动生成的计划的质量进行比较.
主要方法:
- 双循环系统是在Erasmus MC开发的,并在内部和外部验证.
- 自动化计划 (AUTO) 与手动生成的计划 (MANUAL) 进行了比较,使用剂量计参数和医生审查.
- 验证涉及15名患者进行内部评估和20名患者进行外部评估.
主要成果:
- 与手动计划相比,AUTO计划实现了可比的目标剂量,使膀,直肠,肌肉和肠道的剂量显著减少.
- 对有风险的器官的平均剂量减少在验证中从1.1 Gy到5.3 Gy不等.
- 在外部验证期间,医生在超过75%的病例中更喜欢AUTO计划.
结论:
- 人工智能系统能够在平均1.6分钟内为LACC提供高质量的,自动化的IGABT治疗计划.
- 与手工计划相比,人工智能生成的计划显示出更高的质量.
- 即使没有针对中心的优化,系统的有效性也得到了证实.
