Visualisasi 3D, dan irisan CT aksial dan sagital dengan kontur dari kumpulan data standar emas (GS), serta kontur DL, DL+RO, dan MDA+RO untuk pasien yang representatif. Kredit: Perbatasan dalam Onkologi (2023). DOI: 10.3389/fonc.2023.1137803
Sebuah studi yang dilakukan oleh Mayo Clinic menunjukkan kecerdasan buatan berpotensi meningkatkan efisiensi waktu dan standarisasi perencanaan terapi radiasi pada pasien dengan kanker kepala dan leher. Studi validasi, yang diterbitkan di Frontiers in Oncology, mengevaluasi efisiensi algoritme yang dilatih oleh Mayo Clinic dan dikembangkan bekerja sama dengan Google Health.
Perencanaan terapi radiasi untuk kanker kepala dan leher memerlukan investasi waktu yang lama dari berbagai bidang khusus karena banyaknya organ dan struktur yang berdekatan satu sama lain dan variasi anatomi setiap pasien. Para ahli dari Departemen Onkologi Radiasi di Mayo Clinic menyelidiki apakah algoritme tersebut dapat mengurangi waktu yang diperlukan untuk merencanakan pengobatan kanker kepala dan leher serta meningkatkan kualitas rencana radiasi dan hasil pasien.
Dalam studi tersebut, ahli onkologi radiasi merevisi kontur kepala dan leher yang digambar secara manual, yang menguraikan organ yang berisiko terpapar radiasi, dan kontur secara otomatis tersegmentasi oleh model pembelajaran mendalam. Menurut data survei yang dikumpulkan setelah setiap kasus tinjauan, model pembelajaran mendalam menghasilkan kontur yang siap untuk penggunaan klinis dengan sedikit atau tanpa revisi 90% dari waktu, dibandingkan dengan 53% dari waktu untuk kontur manual, dan mengurangi keseluruhan pembentukan kontur. dan waktu proses sebesar 76%.
“Perencanaan perawatan radiasi kepala dan leher membutuhkan banyak sumber daya dan tidak praktis,” kata Samir Patel, MD, seorang ahli onkologi radiasi di Mayo Clinic dan peneliti utama penelitian ini. “Algoritme kontur otomatis ini menghemat waktu dalam kasus yang kami analisis.”
Model ini dilatih menggunakan 445 kontur CT scan yang tidak teridentifikasi dari pasien Mayo Clinic yang dirawat sebelumnya dengan kanker kepala dan leher. Untuk lebih menyempurnakan dataset, setiap kontur dibuat ulang oleh dua ahli onkologi radiasi kepala dan leher Mayo Clinic untuk memenuhi kriteria standar emas untuk terapi radiasi.
Inisiatif ini merupakan kolaborasi penelitian pertama dalam inisiatif yang lebih luas antara Mayo Clinic dan Google Health, yang diumumkan pada tahun 2019, yang bertujuan untuk meningkatkan pemberian perawatan untuk kondisi yang serius dan kompleks. Kemitraan strategis ini memanfaatkan pengetahuan dan data untuk membuat alat digital yang tersedia di platform perawatan kesehatan inovatif yang dapat menjangkau pasien di seluruh dunia.
“Dengan memanfaatkan keahlian Mayo Clinic dan Google Health, algoritme ini berpotensi meningkatkan jangkauan ahli onkologi radiasi ahli Mayo Clinic ke komunitas onkologi radiasi global,” kata Dr. Patel.
“Penelitian bersama ini menunjukkan kekuatan kolaborasi Mayo Clinic dan Google, menyatukan ahli onkologi radiasi kelas dunia dan fisikawan medis di Mayo Clinic dengan insinyur perangkat lunak dan peneliti dari Google untuk mengatasi masalah penting bagi pasien kanker,” kata Cían Hughes, MB , Ch.B., pemimpin informatika di Google Health. “Ini adalah pekerjaan tahap awal, dan penelitian klinis lebih lanjut akan diperlukan untuk melihat bagaimana ini dapat diintegrasikan dengan aman ke dalam praktik.”
Fase penelitian selanjutnya akan menyelidiki efisiensi algoritma di luar Mayo Clinic.
“Mayo Clinic sedang merencanakan kolaborasi masa depan dengan institusi lain untuk menunjukkan bahwa model bekerja secara efisien di lingkungan mereka,” kata Joseph (John) Lucido III, Ph.D., peneliti utama pendamping studi tersebut.
Informasi lebih lanjut: J. John Lucido et al, Validasi penerimaan klinis segmentasi otomatis berbasis pembelajaran mendalam dari organ berisiko untuk perencanaan perawatan radioterapi kepala dan leher, Perbatasan dalam Onkologi (2023). DOI: 10.3389/fonc.2023.1137803
Kutipan: Studi menunjukkan peningkatan efisiensi waktu, akurasi dengan model radioterapi kepala dan leher otomatis AI (2023, 27 April) diambil 27 April 2023 dari https://medicalxpress.com/news/2023-04-efficiency-accuracy-ai-automated -leher-radioterapi.html
Dokumen ini tunduk pada hak cipta. Terlepas dari kesepakatan yang adil untuk tujuan studi atau penelitian pribadi, tidak ada bagian yang boleh direproduksi tanpa izin tertulis. Konten disediakan untuk tujuan informasi saja.