Na radioterapia, a precisão pode salvar vidas. Os oncologistas devem mapear o tamanho e a posição de um tumor antes de fornecer radiação em altas doses para destruir as células cancerígenas ao deixar tecidos saudáveis. No entanto, o processo, conhecido como divisão do tumor, ainda é concluído manualmente, leva tempo, mudanças para os médicos – e as regiões tumorais podem ser ignoradas.
Agora, um grupo de cientistas da Medicina do Norte do West criou uma ferramenta de IA chamada ISEG de que apenas tumores pulmonares não correspondem aos médicos no contorno direito, mas alguns médicos também podem identificar áreas que podem perder um novo estudo.
Em contraste com o equipamento anterior de IA com foco nas imagens estáticas, o ISEG é o primeiro equipamento de educação de profundidade em 3D que os tumores a cada respiração foram mostrados no segmento – uma causa importante do plano de tratamento de radiação, que todos os pacientes com câncer nos Estados Unidos tomam tempo de sua doença.
“Somos mais precisos do que o que imaginamos apenas uma década antes do tratamento do câncer”, o presidente e professor de radiação na Escola de Medicina da North Western University Finberg. Mohammad Abazid diz.
“O objetivo dessa tecnologia é dar aos nossos médicos melhores equipamentos”, lidera uma equipe de pesquisa a desenvolver equipamentos orientados a dados para personalizar e melhorar o tratamento do câncer e a Universidade Robert H. North-West. Membro do Laury Cancer Center.
A pesquisa foi publicada na revista hoje (30 de junho) Oncologia da precisão do NPJO
Como o ISEG foi construído e testado
Os cientistas do noroeste foram tratados em nove clínicas entre a medicina do noroeste e o sistema de saúde da Clínica de Cleveland, centenas de pacientes com câncer de pulmão treinados por tumores treinados por ISEG. É muito maior que os pequenos conjuntos de dados hospitalares usados em muitos estudos anteriores.
Após o treinamento, o paciente de IA foi testado em varreduras que nunca haviam sido vistas antes. Seus esboços de tumor foram então comparados às gavetas pelos médicos. A pesquisa constatou que o ISEG corresponde continuamente ao esboço de especialistas dos tipos de hospital e digitalização. Ele também sinalizou os campos extras que alguns médicos perderam – e essas áreas perdidas foram associadas a resultados piores se não fossem tratados. Ele sugere que o ISEG pode ajudar a capturar áreas de alto risco que geralmente não são notadas.
“O alvo do tumor certo é a base de terapia de radiação segura e eficaz, onde os pequenos defeitos alvo também podem afetar o controle do tumor ou causar envenenamento desnecessário”, disse Abazid.
“Ao automatizar e padronizar o contorno do tumor, nosso equipamento de IA pode ajudar a reduzir o atraso, garantir a justiça nos hospitais e possível detectar áreas que os médicos podem, eventualmente, melhorar o atendimento ao paciente e os resultados clínicos”, “o técnico de pesquisa idosa de Finberg, que tem sido uma inteligência artística do noroeste.
O estabelecimento clínico ’em alguns anos’ é possível
A equipe de pesquisa agora está examinando o ISEG em ambientes clínicos, comparando seu desempenho com os médicos em tempo real. Eles também estão consolidando recursos como reações do usuário e estão trabalhando para expandir a tecnologia para outros tumores, como câncer de fígado, cérebro e próstata. A equipe planeja adaptar o ISEG com outros métodos de imagem, incluindo ressonância magnética e tomografia computadorizada.
“Nós imaginamos isso como um equipamento fundamental sobre a oncologia de radiação de Finberg Oncology”.
“Essa tecnologia pode ajudar em cuidados mais consistentes nas instituições e acreditamos que as instalações clínicas podem ser possíveis dentro de alguns anos”, acrescentou ao.
O título deste estudo é “aprendizado profundo para a divisão de tumores automática e consistente na velocidade em radioterapia”.
