研究表明人工智能自动化头颈部放射治疗模型提高了时间效率和准确性

梅奥诊所进行的一项研究表明，人工智能有可能提高头颈癌患者放射治疗计划的时间效率和标准化。这项发表在《肿瘤学前沿》(Frontiers in Oncology)上的验证研究评估了由梅奥诊所训练并与谷歌健康合作开发的算法的效率。

头颈癌的放射治疗计划需要来自多个专业领域的大量时间投资，因为许多器官和结构彼此靠近以及每个患者的解剖学变化。妙佑医疗国际放射肿瘤科的专家调查了该算法是否可以减少规划头颈癌治疗所需的时间，并提高放射计划的质量和患者预后。

在这项研究中，放射肿瘤学家修改了手动绘制的头部和颈部轮廓，其中勾勒出有辐射暴露风险的器官，以及由深度学习模型自动分割的轮廓。根据每个审查案例后收集的调查数据，深度学习模型产生的轮廓可以在90%的时间内进行轻微或无需修改，而手动轮廓的时间为53%，并将整体轮廓和处理时间减少了76%。

“头颈部放射治疗计划是资源密集型和繁琐的，”妙佑医疗国际放射肿瘤学家兼该研究的联合首席研究员Samir Patel博士说。“在我们分析的案例中，这种自动轮廓算法节省了时间。

该模型使用来自先前接受过治疗的妙佑医疗国际头颈癌患者的 445 个去识别 CT 扫描轮廓进行训练。为了进一步完善数据集，妙佑医疗国际的两名头颈部放射肿瘤学家重新创建了每个轮廓，以满足放射治疗的黄金标准。

该计划是妙佑医疗国际与 Google Health 于 2019 年宣布的一项更广泛计划中的首次研究合作，旨在改善对严重和复杂疾病的护理服务。这种战略合作伙伴关系利用知识和数据创建可用于创新医疗保健平台的数字工具，这些工具可能覆盖全球患者。

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