Sztuczna inteligencja w planowaniu leczenia raka prostaty

FAZA 1

1. Opracuj proces i narzędzia (DAST), aby uchwycić przesłanki, kryteria i logiczne podstawy procesu planowania leczenia, korzystając z dobrze znanych metod gromadzenia wiedzy na temat czynników ludzkich i narzędzi uczenia maszynowego.
2. Zbuduj technologię sztucznej inteligencji, aby poznać proces i zastosować ją do generowania planów leczenia. Obrazy i tomy opracowane przez ekspertów z Radiation Therapy Oncology Group (RTOG) 0938 zostaną wykorzystane do wstępnego szkolenia systemu AI. Dane te nie dotyczą pacjentów Dartmouth-Hitchcock Medical Center (DHMC), ale raczej zostały wyrażone za zgodą i uzyskane w ramach RTOG 0938. Dane te są przechowywane w siedzibie NRG/RTOG w Filadelfii. NRG ma już ustalony, zatwierdzony przez IRB protokół do badania systemów AI dla zestawu danych 0938. Do celów wstępnego szkolenia systemu sztucznej inteligencji zostanie wykorzystanych co najmniej 30 przypadków, aby „nauczyć się” segmentacji objętościowej ważnych struktur i celów. Dodatkowi pacjenci spośród ponad 200 dostępnych pacjentów pod numerem 0938 mogą zostać dodani w celu dodatkowego uczenia się sztucznej inteligencji w zakresie segmentacji objętości w miarę wdrażania wstępnego programowania oprogramowania.

3. Określ optymalną liczbę historycznych planów leczenia w celu wyszkolenia technologii AI i jej przetestowania. NRG dostarczy 45 przypadków z badań NRG/RTOG 0415, 0126 i 0521 (w sumie 135 przypadków), reprezentujących odpowiednio leczenie raka prostaty korzystnego, średniego i wysokiego ryzyka. Te skany i woluminy zdefiniowane przez ekspertów są częścią zbiorów danych NRG przechowywanych w Filadelfii. Wszyscy ci pacjenci podpisali już zgody dotyczące konkretnego badania, które obejmowały pozwolenie na wykorzystanie danych klinicznych dotyczących konkretnej osoby w innych badaniach związanych z nowotworem. Oczekuje się, że przegląd IRB dotyczący wykorzystania tych danych w tym konkretnym badaniu zostanie przeprowadzony za pomocą mechanizmów NRG w kontekście tych wcześniejszych zgód, aby zapewnić, że wykorzystanie tych danych w tym konkretnym badaniu dotyczącym AI jest właściwe i zatwierdzone. Oczekuje się, że obejmie łącznie 30 dodatkowych przypadków pacjentów w ramach „złotych standardów” – po 10 odpowiednio z DHMC, Uniwersytetu Massachusetts (UMass) i Uniwersytetu Nauk o Zdrowiu w Oregonie (OHSU), przy czym wszystkie pierwotnie zaplanowano i leczono w ramach programu na lata 2015–2018 ramy czasowe. Pierwszych 5 z każdej instytucji będzie pacjentami obciążonymi korzystnym ryzykiem, a kolejnych 5 z każdej instytucji będzie pacjentami wysokiego ryzyka (w ten sposób uzyskasz szeroki zakres podejść terapeutycznych, a kolejne zostaną dodane później). W ramach tych działań każda instytucja skontaktuje się ze swoimi konkretnymi pacjentami (5 pacjentów o korzystnym ryzyku, 5 o wysokim ryzyku), aby uzyskać zgodę dotyczącą konkretnego badania na wykorzystanie ich danych na potrzeby niniejszego protokołu. Po anonimizacji te skany i plany zostaną udostępnione wszystkim trzem instytucjom. Dla każdego z tych pacjentów dwie pozostałe instytucje („niebędące gospodarzami”) utworzą własne tomy i plany. Stosując zmodyfikowane podejście Delphi, trzy zespoły spotkają się następnie, aby wygenerować uzgodniony „złożony” plan dla każdego pacjenta. Zatem w sumie będą cztery plany leczenia dla każdego z tych 30 pacjentów, co da łącznie 120 planów, które posłużą jako „złoty standard” dla tego projektu AI i zostaną wprowadzone do testowania/walidacji w systemie AI.

   FAZA 2

4. Rozbuduj bazę danych, aby uwzględnić pacjentów średniego ryzyka, odpowiednio 5 z każdej instytucji, zgodnie z powyższymi procedurami, aby uzyskać dodatkowe 60 planów, które będą służyć jako dodatkowe dane wejściowe dla systemu AI.
5. Zweryfikuj i przetestuj technologię sztucznej inteligencji, wprowadzając obrazy pacjentów i wytyczenia celów na podstawie historycznych danych przypadków oraz oceniając, czy plany wygenerowane przez technologię sztucznej inteligencji są „spójne” z ostatecznymi planami stworzonymi przez doświadczonych klinicystów.
6. Przetestuj technologię na podstawie nowych danych dotyczących przypadków pacjentów i zatwierdź plan z zespołem doświadczonych klinicystów. Będzie to obejmować „zmodyfikowane testy Turinga” opracowane w ramach badań NRG-RTOG badających zastosowania sztucznej inteligencji.