Искусственный интеллект для персонализированной лучевой терапии
Результаты исследования, проведенного Кливлендской клиникой (США) и опубликованного в Lancet Digital Health, показывают, что система искусственного интеллекта (ИИ) может определять индивидуальную дозу облучения при лучевой терапии на основе данных сканирования компьютерной томографии (КТ) пациента и электронных медицинских карт. Эта система ИИ является первой, которая использует медицинские сканы для расчета дозы облучения.
В настоящее время лучевая терапия проводится стандартно. Доза, назначенная врачом, не отражает широкого разнообразия опухолей или индивидуальных факторов, которые могут повлиять на успех лечения. Новая структура ИИ учитывает эту изменчивость и рассчитывает персонализированные дозы облучения, которые могут снизить вероятность неудачи лучевой терапии до менее чем 5%.
Основа системы была построена с использованием компьютерной томографии и электронных медицинских карт 849 пациентов с раком легких, получавших высокие дозы радиации. Сделанные до лучевой терапии сканы загружались в модель глубокого обучения Deep Profiler, которая анализировала скан, чтобы рассчитать сигнатуру изображения, указывающую дозу излучения . С использованием сложного математического моделирования эти сигнатуры были объединены с данными из медицинских карт пациентов, которые описывают клинические факторы риска, для прогнозирования чувствительности или устойчивости и расчёта индивидуального значения дозы облучения, названного iGrey (Грей - единица поглощённой дозы ионизирующего излучения).
Система Deep Profiler была построена с использованием одного из крупнейших наборов данных пациентов, получающих лучевую терапию легких, что обеспечивает большую точность и уменьшает ложные результаты. Каждый клинический центр может использовать свои собственные наборы данных КТ, чтобы настроить фреймворк и адаптировать его к своей конкретной популяции пациентов.
