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Nuovo modello di intelligenza artificiale per i piani di trattamento del cancro al seno

ENGINEERINGNET.BE – Quando si sviluppano piani di trattamento del cancro al seno, c’è ancora molto lavoro manuale nella creazione di piani radiografici accurati e nella mappatura dei singoli organi del paziente.

dice Quinn Horkmans, fisico clinico di Katharina.

Il simulatore contiene un modello dell’apparecchiatura di trattamento e immagini dell’anatomia di un singolo paziente. Un tecnico di laboratorio esperto sviluppa quindi un piano di radiazioni.

Questo lavoro può essere automatizzato. L’intelligenza artificiale è un modo pratico ed efficace per registrare, calcolare e interpretare la conoscenza e l’esperienza. Inserisci dozzine di piani prefabbricati in un modello e addestra il computer a realizzarli da solo.

Lo studente PDeng Nienke Bakx dell’Università di Tecnologia di Eindhoven ha valutato due modelli software per questo scopo: il modello U-Net open source, che si basa sulle reti neurali convoluzionali, e le CNN. e il modello CARF, dove cARF sta per Atlas Regression Forest.

Bakx ha compilato entrambi i moduli con i dati di più di cento piani di trattamento dei pazienti. I modelli addestrati sono stati testati durante una sperimentazione clinica con i dati di venti nuovi pazienti.

Radioterapisti e tecnici di laboratorio hanno creato manualmente i loro piani per questi pazienti e li hanno confrontati con piani generati automaticamente per migliorare ulteriormente il programma. Migliore è l’input, migliore è l’output.

Il 95% del computer è risultato utilizzabile senza alcuna modifica manuale. Il modello U-Net ha ottenuto un punteggio leggermente migliore rispetto al modello cARF, spingendo il partner svedese RaySearch a utilizzare questo modello nel programma di pianificazione del paziente di RayStation per la radioterapia.

Un modello di business completamente formato e convalidato sarà pubblicato nella pratica clinica a partire da maggio. A proposito, i radioterapisti e i tecnici di laboratorio controllano tutto automaticamente.

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Il modello è anche pronto per la mappatura automatica di organi e regioni ghiandolari ed è ora in corso una sperimentazione clinica.

Nella figura sopra: due sezioni trasversali assiali di una paziente con cancro al seno, che mostrano mammella, linfonodi, polmoni e cuore limitati.