原題
Artificial intelligence uncertainty quantification in radiotherapy applications – A scoping review.
背景:放射線療法における人工知能の使用の増加は、臨床医の信頼に関する懸念を引き起こし、効果的な不確実性定量化(UQ)法の必要性を強調している。
方法:本研究では、PRISMA-ScRガイドラインに従ってスコーピングレビューを実施し、放射線療法への応用におけるUQを調査し、7つのデータベースを検索し、2024年1月までにマニュアルキュレーションを実施し、最終的に8,980件の論文をレビューした。
結果:56件の関連論文が特定され、主に自動輪郭形成(50%)および頭頸部がん(32%)に焦点が当てられた。ほとんどの研究は失敗検出(60%)を強調しており、モンテカルロドロップアウトが顕著なUQ法(32%)であった。
結論:このレビューでは、放射線療法の適用におけるUQの多様性が限られていることが明らかになり、UQ方法論のさらなる調査とガイドラインの開発が求められた。
Journal: Radiother Oncol (CiteScore 2022: 10.5)
DOI: 10.1016/j.radonc.2024.110542
PMID: 39299574
Open Access
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