Künstliche Intelligenz für die Behandlungsplanung bei Prostatakrebs

PHASE 1

1. Entwickeln Sie einen Prozess und Tools (DAST), um die Gründe, Kriterien und logischen Grundlagen des Behandlungsplanungsprozesses zu erfassen, indem Sie gut verstandene Methoden zur Wissenserfassung über menschliche Faktoren und Tools für maschinelles Lernen verwenden.
2. Erstellen Sie die KI-Technologie, um den Prozess zu erlernen und ihn auf die Erstellung von Behandlungsplänen anzuwenden. Bilder und von Experten gezeichnete Bände der Radiation Therapy Oncology Group (RTOG) 0938 werden für die anfängliche Schulung des KI-Systems verwendet. Bei diesen Daten handelt es sich nicht um Patienten des Dartmouth-Hitchcock Medical Center (DHMC), sondern sie wurden durch RTOG 0938 eingeholt und erfasst. Diese Daten werden in der NRG/RTOG-Zentrale in Philadelphia gespeichert. NRG verfügt bereits über ein etabliertes, vom IRB genehmigtes Protokoll zur Untersuchung von KI-Systemen für den Datensatz 0938. Für diese anfängliche Trainingsarbeit werden mindestens 30 Fälle verwendet, damit das KI-System die Volumensegmentierung wichtiger Strukturen und Ziele „lernen“ kann. Weitere Patienten aus den mehr als 200 verfügbaren Patienten unter 09:38 Uhr können für zusätzliches KI-Lernen der Volumensegmentierung hinzugefügt werden, wenn die anfängliche Softwareprogrammierung implementiert wird.

3. Bestimmen Sie die optimale Anzahl historischer Behandlungspläne, um die KI-Technologie zu trainieren und zu testen. 45 Fälle werden von NRG aus den NRG/RTOG-Studien 0415, 0126 und 0521 (insgesamt 135 Fälle) bereitgestellt, die jeweils günstige, mittlere und hohe Prostatakrebsbehandlungen darstellen. Diese Scans und von Experten definierten Volumina sind Teil der in Philadelphia gespeicherten NRG-Datensätze. Alle diese Patienten haben bereits studienspezifische Einwilligungen unterzeichnet, die auch die Erlaubnis enthalten, die Verwendung personenbezogener klinischer Informationen für andere krebsbezogene Studien zu gestatten. Es wird erwartet, dass die IRB-Überprüfung der Verwendung dieser Daten für diese spezifische Studie durch NRG-Mechanismen im Rahmen dieser vorherigen Einwilligungen erfolgen wird, um sicherzustellen, dass die Verwendung dieser Daten für diese spezifische KI-Studie angemessen und genehmigt ist. Es wird erwartet, dass insgesamt 30 zusätzliche Patientenfälle als „Goldstandards“ bereitgestellt werden, jeweils 10 vom DHMC, der University of Massachusetts (UMass) und der Oregon Health Sciences University (OHSU), die ursprünglich alle im Zeitraum 2015–2018 geplant und behandelt wurden Zeitfenster. Die ersten 5 aus jeder Einrichtung werden Patienten mit günstigem Risiko sein, und die nächsten 5 aus jeder Einrichtung werden Hochrisikopatienten sein (wodurch ein breites Spektrum an Behandlungsansätzen erreicht wird, weitere werden später hinzugefügt). Im Rahmen dieser Bemühungen wird jede einzelne Einrichtung ihre eigenen spezifischen Patienten (5 mit günstigem Risiko, 5 mit hohem Risiko) kontaktieren, um eine studienspezifische Zustimmung zur Verwendung ihrer Daten für dieses Protokoll einzuholen. Nach der Anonymisierung werden diese Scans und Pläne an alle drei Institutionen weitergegeben. Für jeden dieser Patienten erstellen die anderen beiden („Nicht-Gastgeber“) Institutionen ihre eigenen Bände und Pläne. Unter Verwendung eines modifizierten Delphi-Ansatzes treffen sich die drei Teams dann, um einen vereinbarten „zusammengesetzten“ Plan für jeden Patienten zu erstellen. Somit wird es insgesamt vier Behandlungspläne für jeden dieser 30 Patienten geben, was insgesamt 120 Pläne ergibt, die als „Goldstandard“ für dieses KI-Projekt dienen und zur Prüfung/Validierung in das KI-System eingegeben werden.

   PHASE 2

4. Erweitern Sie die Datenbank um Patienten mit mittlerem Risiko, jeweils 5 aus jeder Einrichtung, indem Sie die oben genannten Verfahren befolgen, um weitere 60 Pläne zu erhalten, die als zusätzliche Eingaben für das KI-System dienen.
5. Validieren und testen Sie die KI-Technologie, indem Sie Patientenbilder und Zielabgrenzungen aus historischen Falldaten eingeben und bewerten, ob die von der KI-Technologie generierten Pläne mit den endgültigen Plänen übereinstimmen, die von erfahrenen Klinikern erstellt wurden.
6. Testen Sie die Technologie mit neuen Patientenfalldaten und validieren Sie den Plan mit einem Team erfahrener Kliniker. Dabei handelt es sich um „modifizierte Turing-Tests“, wie sie in NRG-RTOG-Studien zur Erforschung von KI-Anwendungen entwickelt wurden.