原題
NRG Oncology assessment on AI deep-learning based auto-segmentation for radiotherapy: current development, clinical consideration, and future direction.
背景:深層学習ニューラルネットワークのようなAIベースの自動分割モデルは、放射線治療の分割において従来のモデルよりも正確であることが証明されている。市販のAIモデルは、手作業による輪郭形成の作業負荷と治療計画時間を削減することで有益であることが証明されているが、多様な臨床現場での使用には課題がある。
方法:市販のAI自動セグメント化モデルの臨床使用と可能性を評価するために作業部会を結成した。このグループは、社内および市販のAIモデルの両方を、それらの指標、臨床的課題、限界、および将来の開発とともに評価した。
結果:同グループは、AI自動セグメンテーションが、臨床試験におけるばらつきおよびノンコンプライアンスを低減し、提出されたデータセットにおける輪郭精度の検証を改善する可能性を特定した。
結論:関連する課題と限界を認識することに焦点を当てて、商用AIモデルの実装に関する推奨事項が作成された。
Journal: Int J Radiat Oncol Biol Phys (CiteScore 2022: 11)
DOI: 10.1016/j.ijrobp.2023.10.033
PMID: 37972715
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