原題
Stereotactic radiotherapy or protons for uveal melanoma patients? An artificial intelligence (AI)-based clinical treatment decision-making tool predicting doses to radiotherapy constraints.
背景:眼メラノーマに対する定位放射線治療(SRT)と陽子線治療の選択には複雑な比較プロセスが含まれる。本研究では、利用可能な腫瘍特性に基づいて線量測定と臨床転帰を予測するために設計されたAI意思決定ツールを紹介する。
方法:ロボットSRTで治療した66人のブドウ膜黒色腫患者の後ろ向きデータベースを用いて、4つの臨床プロファイルにわたって異なる放射線療法に関連する毒性リスクを評価するために、教師付き機械学習モデルを開発した。
結果:AIツールは、黄斑症で81%、血管新生緑内障で77%、放射線誘発網膜症で91%、およびドライアイ症候群で93%の毒性予測の精度を示した。
結論:AIツールは、眼科学における情報に基づいた治療法の決定を可能にし、長い用量比較への依存を減らす。
Journal: Int J Radiat Oncol Biol Phys (CiteScore 2022: 11)
DOI: 10.1016/j.ijrobp.2025.06.3867
PMID: 40614788
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