放射線治療の精度を飛躍的に向上させるため、画像データと臨床情報を統合して解析するAIモデルが開発されました。この新しいモデルは、医療用CT画像に含まれる膨大な情報を読み取り、放射線治療のターゲットとなる容積の精密な定義を可能にします。乳がんや前立腺がんの患者データを活用し、ディープラーニング技術に基づいて放射線治療の効果を最大化するターゲットの特定が行われます。
臨床試験では、様々な病院から集められた大規模な患者データを利用し、AIモデルの有効性が検証されています。さらに、各病院のCT装置の違いに対応できるように、モデルは多様なデータに基づいて調整されており、その適用範囲の広さが期待されます。
AIによる革新は放射線治療の未来を切り開きます。この技術により、治療の精度が向上し、患者さんのQOL（生活の質）の向上に寄与することでしょう。
出典 : LLM-driven multimodal target volume contouring in radiation oncology – Communications https://www.nature.com/articles/s41467-024-53387-y