原題
Real world AI-driven segmentation: Efficiency gains and workflow challenges in radiotherapy.
背景:本研究では、AI駆動輪郭形成(AIseg)が放射線療法におけるリスク臓器(OAR)輪郭形成時間を減少させ、CT計画から治療までの全体的な治療スケジュールに影響するかどうかを検討した。
方法:4年間にわたるレトロスペクティブ分析では、大規模な患者コホートにおいて、AI実施前後のOAR輪郭形成時間を比較した。データには、様々な解剖学的部位にわたるアクティブな輪郭形成時間およびワークフロー指標が含まれていた。
結果:AIsegは、アクティブな輪郭作成時間の中央値を51.5%削減し、ワークフローの傾向を改善した。しかし、AIseg後の治療に対してより多くの計画が承認されたものの、全体的なCTから治療までの間隔に減少はなかった。
結論:AIsegは輪郭形成の効率性を高めるが、全体的な治療スケジュールを短縮することはなく、患者のタイムラインの改善を実現するための最適化されたワークフローの必要性を強調している。
Journal: Radiother Oncol (CiteScore 2022: 10.5)
DOI: 10.1016/j.radonc.2025.110977
PMID: 40472996
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