原題
Feasibility study of automatic radiotherapy treatment planning for cervical cancer using a large language model.
背景:従来の放射線治療計画は時間がかかり、しばしば試行錯誤に依存する。人工知能、特に大規模言語モデル(LLM)の出現は、このプロセスを自動化する機会を提供する。
方法:本研究では、回転型強度変調放射線治療(VMAT)で治療した35人の子宮頚癌患者の放射線治療計画を最適化するために複数のLLMを利用した。5人の患者にカスタムプロンプトが適用され、30の追加計画が標的体積適合性やリスク臓器(OAR)線量節約などの指標で評価された。
結果:Qwen-2.5-maxとLlama-3.2は、人間の物理学者よりも迅速に許容可能な計画を生成した。適合性指数は方法間で類似しており、OAR線量節約に有意な変動はなかった。
結論:LLMは、放射線治療計画の最適化、臨床ワークフローの合理化、計画作業負荷の削減に有望である。
Journal: Radiat Oncol (CiteScore 2022: 6.6)
DOI: 10.1186/s13014-025-02660-5
PMID: 40375332
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