原題
Fully Automated Online Adaptive Radiotherapy Decision Making for Cervical Cancer Using Artificial Intelligence.
背景:子宮頚癌に対する放射線療法の分割間変動性は課題を提示し、オンライン適応放射線療法(oART)の必要性を強調した。本研究では、人工知能(AI)を用いてoARTにおける意思決定を強化し、医師のばらつきを低減することの実現可能性を検討した。
方法:この研究には、671の治療分画にわたってoARTを受けている24人の子宮頚癌患者が含まれた。特徴抽出とモデル評価のために画像と線量測定データを用いて、治療分画を「トリガー」または「非トリガー」に分類するために、機械学習(ML)とディープラーニング(DL)モデルを開発した。
結果:MLモデルは0.884のAUCを達成したが、DLモデル(DL_C)はAUCで0.917に達した。AIモデルは、予測精度において医師のコンセンサスよりも優れていた(0.855対0.795)。
結論:AIモデルは、適応再計画のための治療割合を効果的に特定し、臨床医が子宮頸癌放射線療法におけるoARTワークフローを最適化することを支援する。
Journal: Int J Radiat Oncol Biol Phys (CiteScore 2022: 11)
DOI: 10.1016/j.ijrobp.2025.04.012
PMID: 40252932
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