通过使用人工智能(AI)模型，绘制单个乳腺癌患者的器官，然后制定精确的放射计划似乎更快。这样，它仍然是可靠和准确的。它为每个病人节省了相当多的时间——考虑到当前医疗保健的发展，这是一个令人愉快的结论。
这是Nienke Bakx近年来在Catharina医院进行的科学研究的最终结果。9月19日，她在埃因霍温理工大学获得博士学位。她的研究值得进一步解释。由于新开发的人工智能模型，乳腺癌患者可以在很大程度上自动绘制肿瘤和周围器官。
手工绘图
然而，直到两年前，这些工作都是用“老式的”手工完成的。一旦对个体病人的解剖结构进行成像，就可以制定放射计划——如何最好地使用放射来摧毁癌细胞，同时保留健康的器官。这也是手工完成的。
巴克斯说:“如果你用几分钟来表达，每个病人就能节省半小时。
在一次成功的试点后，它于2022年5月投入实践。需要注意的是，放射治疗师和实验室技术人员会检查一切，做出必要的调整，然后放行。
巴克斯说，一切进展顺利。“当你自动绘制器官时，你会看到最大的时间节省，大约60%的时间。用来画肿瘤，大约40%。如果你用分钟来表达，每个病人可以节省半小时。”
辐射的计划
除了绘制肿瘤和器官外，人工智能模型还可以用于创建放射计划。在这方面，使用人工智能也被证明是成功的:在74%的情况下，人工智能模型可以创建一个立即可用的辐射计划。稍作调整后，这一比例增加到86%。
巴克斯说，从长远来看，赢得的时间至关重要。“由于人口老龄化、癌症患者数量增加以及工作人员短缺，荷兰的医疗保健面临压力。在埃因霍温，由于Fontys的医学成像和放疗技术(MBRT)研究，我们仍然处于有利地位。
“然而，在许多医院，你看到空缺没有被填补。因此，我们必须开始做点什么，否则，工作压力就会变得太大。”
相关的创新
她有一种切题的感觉。“这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，我们需要更少的医疗人员。我认为这一时期以及我们在此期间所做的所有工作都是对可持续医疗解决方案的投资。”
通过这项研究，巴克斯完成了她以前想做的事情。“作为一名学生，我知道学医不适合我，但我确实发现医学世界非常有趣。我想通过技术来改善它。这门课的伟大之处在于它还引导了一种创新方法的实施。当然，科学研究并不总是如此。”
一个恰当的结论
这位埃因霍温本地人以论文答辩结束了她在凯瑟琳娜医院的时光。“这让我非常自豪。我在医学工程硕士阶段开始在这里学习，专攻医学成像。然后我继续在“凯瑟琳”攻读邮政局长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，我开发并评估了人工智能模型。这最终会导致科学研究和博士学位，我当时绝对不会相信。这对我来说总是太理论化了。
“最棒的是，这段时间我一直与我的导师、临床物理学家科恩·赫克曼斯(Coen Hurkmans)合作，他去年成为了一名教授。”
人工智能模型在乳腺癌中的成功已经扩展到其他类型的癌症。例如，自动化输入现在被应用于食管癌和肺癌患者。虽然这些应用并不是Bakx研究的直接组成部分，但它的结果使它们成为可能。
“在实践中，我们看到它在不同的目标领域效果很好。它在任何地方都节省了时间，”Bakx说，他在过去的两年里也是Catharina医院人工智能专业中心的项目负责人。
她的同事尼尔斯·范·阿赫特(Niels van Acht)继续了她的工作，他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了变化，这些模型也能继续发挥作用。我们的目标是使这一过程尽可能高效，并确保这些模型在几年后仍然具有相关性。”
这篇论文的题目是“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计划”，导师是科恩·胡克曼和汉内克·布鲁明克。
由埃因霍温理工大学提供 引用:使用人工智能生成的乳腺癌治疗方案节省时间(2024年9月26日 作品受版权保护。除为私人学习或研究目的而进行的任何公平交易外，未经书面许可，不得转载任何部分。的有限公司 内容仅供参考之用。本文来自作者[寻文]投稿，不代表UVQ号立场，如若转载，请注明出处：https://wap.uvqor.cn/wiki/202508-2921.html
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