Umělá inteligence pro plánování léčby rakoviny prostaty

FÁZE 1

1. Vyvinout proces a nástroje (DAST) k zachycení zdůvodnění, kritérií a logického základu procesu plánování léčby pomocí dobře pochopených metodologií shromažďování znalostí o lidských faktorech a nástrojů strojového učení.
2. Vybudujte technologii AI, abyste se naučili proces a aplikovali jej na generování plánů léčby. Snímky a odborně nakreslené svazky z Radiation Therapy Oncology Group (RTOG) 0938 budou použity pro úvodní školení systému AI. Tyto údaje nejsou pacienty Dartmouth-Hitchcock Medical Center (DHMC), ale byly schváleny a získány prostřednictvím RTOG 0938. Tato data jsou uložena v centrále NRG/RTOG ve Philadelphii. NRG již má zavedený protokol schválený IRB pro zkoumání systémů AI pro datovou sadu 0938. Minimálně 30 případů bude použito pro tuto úvodní tréninkovou práci pro systém AI, aby se „naučil“ objemovou segmentaci důležitých struktur a cílů. Po implementaci počátečního softwarového programování mohou být přidáni další pacienti z dostupných více než 200 pacientů na čísle 0938 pro další učení AI segmentace objemu.

3. Určete optimální počet historických léčebných plánů pro trénování technologie AI a otestujte ji. 45 případů poskytne NRG ze studií NRG/RTOG 0415, 0126 a 0521 (celkem 135 případů), což představuje příznivou, středně a vysoce rizikovou léčbu rakoviny prostaty. Tyto skeny a odborně definované svazky jsou součástí datových sad NRG uložených ve Philadelphii. Všichni tito pacienti již podepsali souhlasy specifické pro studii, které zahrnovaly povolení k použití osobních specifických klinických informací pro jiné studie související s rakovinou. Očekává se, že IRB přezkoumání použití těchto dat pro tuto specifickou studii bude dosaženo prostřednictvím mechanismů NRG v kontextu těchto předchozích souhlasů, aby se zajistilo, že použití těchto dat pro tuto specifickou studii AI je vhodné a schválené. Očekává se, že bude poskytnuto celkem 30 dalších případů pacientů jako „zlatý standard“, po 10 z DHMC, University of Massachusetts (UMass) a Oregon Health Sciences University (OHSU), všechny původně plánované a léčené v letech 2015–2018. časové okno. Prvních 5 z každého ústavu budou pacienti s příznivým rizikem a dalších 5 z každého ústavu budou vysoce rizikoví pacienti (čímž se dosáhne široké škály léčebných přístupů, přičemž další budou přidáni později). V rámci tohoto úsilí bude každá jednotlivá instituce kontaktovat své vlastní konkrétní pacienty (5 s příznivým rizikem, 5 s vysokým rizikem), aby získala souhlas pro konkrétní studii s použitím jejich dat pro tento protokol. Po anonymizaci budou tyto skeny a plány sdíleny mezi všemi třemi institucemi. Pro každého z těchto pacientů vytvoří další dvě („nehostitelské“) instituce své vlastní svazky a plány. Pomocí modifikovaného přístupu Delphi se pak tři týmy setkají, aby vytvořily dohodnutý „složený“ plán pro každého pacienta. Celkem tedy budou existovat čtyři léčebné plány pro každého z těchto 30 pacientů, což poskytne celkem 120 plánů, které budou sloužit jako „zlatý standard“ pro tento projekt umělé inteligence a budou vloženy pro testování/validaci do systému umělé inteligence.

   FÁZE 2

4. Rozšiřte databázi tak, aby zahrnovala středně rizikové pacienty, 5 z každé instituce, podle výše uvedených postupů, abyste získali dalších 60 plánů, které budou sloužit jako další vstupy pro systém AI.
5. Ověřte a otestujte technologii AI vložením snímků pacientů a nákresů cílů z historických dat případu a posouzením, zda jsou plány vytvořené technologií AI „v souladu“ s konečnými plány, které vytvořili experti kliničtí lékaři.
6. Otestujte technologii pomocí nových dat o pacientech a ověřte plán s týmem odborných lékařů. To bude zahrnovat „upravené Turingovy testy“, jak byly vyvinuty ve studiích NRG-RTOG zkoumajících aplikace umělé inteligence.