研究表明提高时间效率、准确性与AI-automated头部和颈部放射治疗模式

梅奥诊所进行的一项研究表明,人工智能可能提高时间效率和标准化放射治疗计划的头部和颈部癌症患者。验证研究发表在在肿瘤领域评估一个算法训练的效率,梅奥诊所和发达与谷歌合作的健康。

头部和颈部癌症的放射治疗计划需要一个沉重的时间投资来自多个专业领域由于许多器官和结构相互接近,每个病人的解剖变异。放射肿瘤学部门在梅奥诊所的专家调查是否该算法可以减少所花费的时间计划治疗头部和颈部癌症和提高辐射的质量计划和病人的结果。

在这项研究中,放射肿瘤学家手动修改头部和颈部轮廓,轮廓器官辐射暴露的危险,轮廓自动分段的深度学习模型。根据调查数据收集每个评审用例后,产生的深度学习模型轮廓的准备临床使用未成年人没有修正时间的90%,而53%的时间手工轮廓,和整体轮廓和加工时间减少了76%。

“头部和颈部放射治疗计划是资源密集型和繁琐,“萨米尔·帕特尔说,医学博士在梅奥诊所的放射肿瘤学家和这项研究的首席研究员。“这auto-contouring算法节省时间的情况下,我们分析了。”

模型训练使用445去除了识别信息的CT扫描轮廓之前从梅奥诊所治疗头颈部癌症患者。进一步完善数据集,每个轮廓重建了两个梅奥诊所头部和颈部放射肿瘤学家满足对照的标准放射治疗。

这个项目是第一个研究协作在梅奥诊所和谷歌健康之间的更广泛的计划,在2019年宣布,旨在改善照顾严重和复杂的交付条件。这战略伙伴关系利用知识和数据来创建数字工具可以在全球创新的医疗平台,可能达到患者。

“利用梅奥诊所的专长和谷歌健康,这个算法有可能增加的梅奥诊所放射肿瘤学家全球放射肿瘤学专家社区,”帕特尔博士说。

“这个联合研究展示了梅奥诊所和谷歌合作的力量,汇集了世界级的放射肿瘤学家和医学物理学家在梅奥诊所软件工程师和研究人员从谷歌为癌症患者解决一个重要的问题,“M.B.清洁休斯说、化学士、信息学铅在谷歌健康。“这是早期工作,并进一步临床研究需要看看这可以安全地融入实践。”

下一阶段的研究将调查梅奥诊所外的算法的效率。

“梅奥诊所计划未来与其他机构的合作证明模型执行有效地在他们的环境中,”约瑟夫(约翰)Lucido三世说,博士,这项研究的首席研究员。