SDSC の Voyager は、NSF が資金提供したスーパーコンピューターで、AI アプリケーション向けに最適化された高度な Intel/Habana Gaudi プロセッサーを搭載して構築されています。
世界保健機関によると、毎年、世界中で約 60 万人の女性が子宮頸がんに罹患し、全世界で 34 万人が死亡しています。小線源療法はこの種のがんに最適な治療法の 1 つですが、個々の患者に合わせた治療法を設計するのに時間がかかるため、あまり使用されていません。
カリフォルニア大学サンディエゴ校の研究者らは、医師が子宮頸がんに対する特殊な放射線治療を計画する方法を変革し、医師の時間を節約し、患者の不快感を軽減し、人的ミスのリスクを最小限に抑えることができる画期的な「ワンクリック」AI ツールを開発した。
通常、小線源療法（健康な組織への損傷を最小限に抑えながら腫瘍を標的とする内部放射線療法の一種）の個別化された治療計画の作成には 1 時間以上かかり、臨床医のスキルに大きく依存します。場合によっては、医師が計画を微調整する間、患者は鎮静剤を使用して待機しなければならないことがあります。多くの場合、そのプロセスは病院によって異なるため、治療の質にばらつきが生じます。カリフォルニア大学サンディエゴ校のコンピューティング情報データ科学部の研究者が、サンディエゴ スーパーコンピューター センター (SDSC) の Voyager スーパーコンピューターを使用して開発した新技術は、これらのハードルを克服できます。
新しいテクノロジーは、高度なディープラーニングと合理化されたデータ処理を組み合わせたものです。このツールは数百の患者症例でテストされ、研究者らは、このツールの計画は経験豊富な医師が作成した計画と品質が一致しているが、所要時間はほんの一部であることを発見しました。
「この新しいツールを開発するために、SDSC の Voyager システムに対する米国国立科学財団 NAIRR パイロットの割り当てを利用し、広く使用されている医療ソフトウェア プラットフォームに組み込んだので、臨床医が簡単に利用できるようになりました」とカリフォルニア大学サンディエゴ校医学部放射線医学応用科学科の AI 研究者ランス ムーア氏は説明しました。 「新しいツールは AI を使用して治療計画を自動化および高速化し、ワンクリックでシステムが患者の医療画像を分析し、高品質のカスタマイズされた計画を 4 分以内に作成します。これにより、患者の不快感と人的ミスのリスクの両方が軽減される可能性があります。」
この 2 段階の AI モデル (カスケード U-Net と呼ばれる) は、小線源治療計画の放射線量を予測します。患者固有の予測を行うために、腫瘍、近くの臓器、その他の計画画像の単純な画像を取得します。第 1 段階では大まかな推定が提供され、第 2 段階では予測が精緻化されます。このアプローチにより、モデル全体が特定の患者とその臨床ニーズに合わせた計画を予測できるようになります。クレジット: ランス・ムーア
ムーア氏は、SDSCの計算データ科学者であるポール・ロドリゲス氏と協力して、ボイジャーマシンでのモデルの初期設定、テスト、ベンチマークを行ったと語った。
「このアプローチは、特にリソースが少ないクリニックや専門知識の少ないスタッフがいる診療所で、ケアの標準化に役立つ可能性があり、急いで終わらせるのではなく、計画の質を向上させることに重点を置くことができるかもしれません」とムーア氏は述べた。
今後に向けて、研究チームは乳がんや前立腺がんなど他の種類のがんにもツールを適応させ、あらゆる場所の医療システムで使いやすくしたいとムーア氏は述べた。最終的には、この AI の進歩により、より優れた、より公平ながん治療を、これまでよりも迅速に、より多くの患者に提供できるようになるでしょう。
作品が雑誌に掲載されました 近接照射療法。
Voyager の使用のサポートは、NSF NAIRR Pilot (割り当て番号 NAIRR250110) によって可能になりました。 Voyager システムは NSF によって資金提供されています (受賞番号 2005369)。
#ツールはより迅速かつ正確な子宮頸がん治療計画を約束します