利用AI生成乳腺癌治疗计划节省时间
利用人工智能（AI）模型来绘制乳腺癌患者个体的器官并创建精确的放射治疗计划似乎更快，同时保持了同样的可靠性和准确性。这为每位患者节省了大量时间，是一个令人愉快的结论，尤其是在当前医疗保健发展的背景下。这是尼恩克·巴克斯（Nienke Bakx）近年来在卡瑟琳娜医院（Catharina Hospital）进行的科学研究的结果。她于9月19日在埃因霍温理工大学（TU/e）获得了博士学位。她的研究值得进一步解释。
得益于新开发的AI模型，乳腺癌患者可以自动绘制其肿瘤和周围器官。然而，直到两年前，这项工作还是“老式”的手动操作。一旦患者的解剖结构成像，就可以制定放射治疗计划——如何最佳地施放辐射以摧毁癌细胞，同时保护健康器官。这一过程也是手动完成的。
“如果用分钟来表示，每名患者可以节省半小时。”巴克斯说。经过成功的试点后，该方法于2022年5月投入实践。不过，有一个前提条件，即放射治疗师和技术人员需要检查一切，进行必要的调整，并给予“通过”。
巴克斯表示，情况进展顺利。“当你自动绘制器官时，时间节省最大，大约节省60%的时间。对于绘制肿瘤，大约节省40%。如果用分钟来表示，每名患者可以节省半小时。”
除了绘制肿瘤和器官外，AI模型还可以用于创建放射治疗计划。在这方面，使用人工智能也证明是成功的：在74%的情况下，AI模型可以创建一个立即可用的放射治疗计划。经过微调后，这一比例增加到86%。
从长远来看，节省的时间至关重要，巴克斯说。“由于人口老龄化、癌症患者数量的增加和人员短缺，荷兰的医疗保健系统正面临压力。在埃因霍温，我们仍然处于有利位置，这要归功于丰特斯大学（Fontys）的医学影像和放射治疗技术（MBRT）课程。”
尽管如此，在许多医院，空缺职位仍未填补。因此，我们必须采取行动，否则工作压力将会变得过大。
她对相关性有深刻的认识。“基本上，现在AI的发展就是这样的：我们需要更多的人来开发这些模型，但从长远来看，我们所需的医疗人员会减少。我认为这一时期和我们所做的所有工作是在投资可持续的医疗保健解决方案。”
通过这项研究，巴克斯实现了她一直以来的愿望。“作为一名学生，我知道学医不适合我，但我对医疗世界非常感兴趣。我想通过技术来改善它。这门课程的美妙之处在于，它最终导致了一种创新方法的实施。这在科学研究中并不总是如此。”
这位埃因霍温本地人在卡瑟琳娜医院完成了她的博士论文答辩。“这让我非常自豪。我在攻读医学工程硕士期间开始在这里工作，专攻医学影像。然后我继续在‘卡瑟琳’完成了硕士后的合格医疗工程师（QME）项目。”
“这是一项面向实践的后续研究，我在其中开发和评估了AI模型。当时我从未想过这最终会成为科学研究和博士学位。这对我来说一直显得过于理论化。”
“在这整个过程中，我一直与我的导师兼临床物理学家科恩·赫尔克斯曼斯（Coen Hurkmans）合作，他去年成为了教授。”
AI模型在乳腺癌治疗中的成功已扩展到其他类型的癌症。例如，现在自动输入已被应用于食道癌和肺癌患者。虽然这些应用不是巴克斯研究的直接部分，但它们是由她的研究成果促成的。
“在实践中，我们看到它在不同的目标区域都运行良好。到处都在节省时间。”巴克斯说，她过去两年一直在卡瑟琳娜医院的人工智能专家中心担任项目经理。
她的工作由同事尼尔斯·范·阿赫特（Niels van Acht）继续进行，后者正在研究如何可持续地使用这些AI模型。“重要的是，即使医疗指南或工作流程发生变化，这些模型也能继续发挥作用。目标是使这一过程尽可能高效，并确保这些模型在未来几年内仍然具有相关性。”
她的博士论文题目为“乳腺癌放射治疗计划的自动化——利用人工智能进行自动分割和规划”，指导老师为科恩·赫尔克斯曼斯和汉妮克·布林克（Hanneke Bluemink）。
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