脳転移の放射線手術における線量処方のための解釈可能なAI支援臨床意思決定(CDM)。

原題
Interpretable AI-assisted Clinical Decision Making (CDM) for dose prescription in radiosurgery of brain metastases.
背景:本研究の目的は、脳転移に対して放射線療法を受けている患者の線量分割を予測する解釈可能な人工知能(AI)モデルを開発することであった。臨床上の意思決定において医師を支援するAIモデルは、臨床診療における効率と精度を改善することができる。
方法:この研究には、放射線手術によって治療された脳転移を有する152人の患者が含まれていた。CT画像と臨床パラメータを抽出し、デジタル化した。CTデータと臨床パラメータに基づいて畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを開発し、用量処方を予測した。さまざまな入力パスを持つさまざまなモデルが開発され、クロスバリデーションによってモデルのパフォーマンスが評価された。
結果:モデルは高い予測精度を達成し、モデルIM-2はIM-3およびIM-10よりもわずかに優れた性能を示した。モデルはまた、異なる入力に相対的な重み付けを割り当てて、意思決定プロセスの解釈を提供した。
結論:開発されたAIモデルは、脳転移患者に対する用量処方を正確に予測し、将来の臨床採用に不可欠な解釈可能性を提供した。
Journal: Radiother Oncol
DOI: 10.1016/j.radonc.2023.109842
PMID: 37543055