原題
Development and Clinical Validation of a Protocol-Agnostic Machine Learning Platform for Automated Treatment Planning in External Beam Radiation Therapy.
背景:外照射療法における知識ベースの計画のための、プロトコルに依存しない機械学習プラットフォーム(「予測計画」)を開発し、検証する。
方法:2つの施設からの5,334の遡及的フォトンプラン(H&N、胸部、腹部、骨盤内)から汎用OAR DVH予測モデルを構築し、Plan AIに展開した。72の臨床計画を、客観的な調整なしにモデル予測最適化目標を用いて再計画し、複数のOARおよびPTVの線量指標を比較した。
結果:予測計画で悪化したOAR指標はなかった。複数のH&N(脳、脳幹、耳下腺、視交叉、脊髄、声門)、腹部および骨盤のOARで有意な平均用量の減少が生じた。PTVのカバー率はH&Nおよび胸部で改善し、腹部および骨盤では変化しなかった。
結論:大規模な異種データセットで訓練されたプロトコルに依存しないサイト固有のモデルは、同等または優れた線量測定をもたらす。
Journal: Adv Radiat Oncol (CiteScore 2022: 4.5)
DOI: 10.1016/j.adro.2026.102036
PMID: 42382856
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