利用人工智能生成的乳腺癌治疗计划节省时间
更新时间：2024-09-27 18:09:44
源新闻来源：Eindhoven University of Technology
语言：英语，所在国：荷兰
分类：AI与医疗健康
在 2022 年获得工程博士学位后，尼恩克·巴克斯（Nienke Bakx）继续在卡特琳娜医院（Catharina Hospital）进行利用人工智能治疗乳腺癌的研究，并于 9 月 19 日完成论文答辩。
利用人工智能（AI）模型绘制单个乳腺癌患者的器官并创建精确的放疗计划，似乎能更快完成，同时保持可靠性和准确性。考虑到当前的医疗保健发展，这为每位患者节省了大量时间。
这是尼恩克·巴克斯近年来在卡特琳娜医院进行科学研究的最终成果。9 月 19 日，她从埃因霍温理工大学（TU/e）获得博士学位，她的研究值得进一步解释。得益于新开发的人工智能模型，乳腺癌患者的肿瘤和周围器官很大程度上可以自动绘制。
手动绘制
然而，直到两年前，这都是通过“老式”的手动工作完成的。一旦对个体患者的解剖结构进行成像，就可以制定放疗计划——如何最好地进行放疗以摧毁癌细胞同时保护健康器官——这也是手动完成的。
“如果以分钟计算，每位患者能节省半小时。”——尼恩克·巴克斯
在成功试点后，该方法于 2022 年 5 月投入实践，但前提是放射治疗师和实验室技术人员要检查一切，进行必要的调整，并给出“通过”。巴克斯认为情况进展良好。“在自动绘制器官时节省的时间最多，约占 60%。对于绘制肿瘤，约占 40%。如果以分钟计算，每位患者能节省半小时。”
放疗计划
除了绘制肿瘤和器官外，人工智能模型还可用于创建放疗计划。在这方面，使用人工智能也被证明是成功的：在 74%的病例中，人工智能模型可以创建一个立即可用的放疗计划。经过小的调整，这一比例增加到 86%。
巴克斯说，节省的时间从长期来看至关重要。“由于人口老龄化、相关的癌症患者数量增加以及人员短缺，荷兰的医疗保健面临压力。在埃因霍温，由于丰蒂斯（Fontys）的医学成像和放射治疗技术（MBRT）研究，我们的情况仍然良好。然而，在许多医院，你会看到职位空缺未得到填补。因此，我们必须开始采取措施，否则工作压力将变得太大。”
相关创新
她对相关性有感觉。“这基本上就是现在人工智能正在发生的事情：我们需要更多的人来开发这类模型，但从长远来看，我们因此需要更少的医务人员。我认为这段时期以及我们正在做的所有工作都是对可持续医疗保健解决方案的投资。”
通过这项研究，巴克斯完成了她之前想做的事情。“作为一名学生，我知道学医不适合我，但我确实觉得医学界非常有趣。我想通过技术来改进它。这门课程的伟大之处在于它还促成了一种创新方法的实施。科学研究并不总是这样。”
一个恰当的结论
这位埃因霍温本地人在卡特琳娜医院完成了她的论文答辩。“这让我非常自豪。我在医学工程硕士学习期间开始在这里工作，专攻医学成像。然后我继续参加了‘卡特琳娜’的后硕士课程——合格医学工程师（QME）。”
“这是一项以实践为导向的后续研究，我在其中开发和评估了人工智能模型。当时我从未相信这最终会导致科学研究和博士学位。这对我来说似乎总是太理论化了。重要的是，在整个期间我与我的导师和临床物理学家科恩·胡尔克曼斯（Coen Hurkmans）合作，他去年成为了教授。”
人工智能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，现在已将自动输入应用于食管癌和肺癌患者。虽然这些应用并非巴克斯研究的直接部分，但却是其研究结果使之成为可能。“在实践中，我们看到它在不同的目标区域都运行良好。到处都节省了时间，”巴克斯说，她在过去两年一直是卡特琳娜医院人工智能专家中心的项目负责人。
她的同事尼尔斯·范·阿赫特（Niels van Acht）在卡特琳娜研究基金的帮助下，正在研究如何可持续地使用这些人工智能模型。“重要的是，即使医疗指南或工作流程发生变化，模型仍能继续工作。目标是使这个过程尽可能高效，并确保模型在几年后仍然相关。”
论文名为“Automation of radiotherapy treatment planning for breast cancer - Utilizing artificial intelligence for automated segmentation and planning（乳腺癌放疗治疗计划的自动化——利用人工智能进行自动分割和规划）”。导师：科恩·胡尔克曼斯（Coen Hurkmans）、汉内克·布鲁明克（Hanneke Bluemink）。
她的研究是埃因霍温医疗技术创新中心（e/MTIC）的一部分，该中心是 TU/e、卡特琳娜医院、马克西玛医疗中心、肯彭海格和飞利浦之间的合作伙伴关系。
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