2024 ESTRO/AAPM 联合制定的放射治疗人工智能模型开发、临床验证和报告指南

2024-06-03 欧洲放射肿瘤学学会 Radiotherapy and Oncology 发表于上海

一份综合指南已经出台,其中涉及放射治疗中有关人工智能的主要主题。它将有助于指导新人工智能工具的开发以及透明、一致的报告和验证,并促进其采用。

中文标题:

2024 ESTRO/AAPM 联合制定的放射治疗人工智能模型开发、临床验证和报告指南

英文标题:

A joint ESTRO and AAPM guideline for development, clinical validation and reporting of artificial intelligence models in radiation therapy

发布机构:

欧洲放射肿瘤学学会

发布日期:

2024-06-03

简要介绍:

背景和目的

放射治疗中的人工智能 (AI) 模型正在以越来越快的速度发展。尽管如此,放射治疗界尚未在临床实践中广泛采用这些模型。关于如何开发、报告和临床验证 AI 算法的统一指南可能有助于弥补这一差距。

方法和材料

所有合著者都遵循了德尔菲程序来确定哪些主题应该在本综合指南中得到解决。指南的各个部分(包括声明)由作者小组撰写,并在几次会议上与整个小组进行了讨论。声明被制定并被评为强烈推荐或推荐。

结果

下列主题最为相关:决策、图像分析、体积分割、治疗计划、患者特定的治疗质量保证、自适应治疗、结果预测、人工智能模型参数的训练、验证和测试、模型可供他人验证、模型质量保证/更新和升级、道德规范。本文给出了关键参考文献,并展望了当前的障碍以及克服这些障碍的可能性。本文制定了 19 项声明。

结论

一份综合指南已经出台,其中涉及放射治疗中有关人工智能的主要主题。它将有助于指导新人工智能工具的开发以及透明、一致的报告和验证,并促进其采用。

相关资料下载:
[AttachmentFileName(sort=1, fileName=2024 ESTRO_AAPM 联合制定的放射治疗人工智能模型开发、临床验证和报告指南.pdf)] GetToolGuiderByIdResponse(projectId=1, id=9c5f81c003823813, title=2024 ESTRO/AAPM 联合制定的放射治疗人工智能模型开发、临床验证和报告指南, enTitle=A joint ESTRO and AAPM guideline for development, clinical validation and reporting of artificial intelligence models in radiation therapy, guiderFrom=Radiotherapy and Oncology, authorId=0, author=, summary=一份综合指南已经出台,其中涉及放射治疗中有关人工智能的主要主题。它将有助于指导新人工智能工具的开发以及透明、一致的报告和验证,并促进其采用。, cover=https://img.medsci.cn/20240703/1719973306307_5579292.png, journalId=0, articlesId=null, associationId=1624, associationName=欧洲放射肿瘤学学会, associationIntro=, copyright=0, guiderPublishedTime=Mon Jun 03 00:00:00 CST 2024, originalUrl=, linkOutUrl=, content=<h3>背景和目的</h3> <div class="section-paragraph" style="color: #505050;">放射治疗中的人工智能 (AI) 模型正在以越来越快的速度发展。尽管如此,放射治疗界尚未在临床实践中广泛采用这些模型。关于如何开发、报告和临床验证 AI 算法的统一指南可能有助于弥补这一差距。</div> <h3>方法和材料</h3> <div class="section-paragraph" style="color: #505050;">所有合著者都遵循了德尔菲程序来确定哪些主题应该在本综合指南中得到解决。指南的各个部分(包括声明)由作者小组撰写,并在几次会议上与整个小组进行了讨论。声明被制定并被评为强烈推荐或推荐。</div> <h3>结果</h3> <div class="section-paragraph" style="color: #505050;">下列主题最为相关:决策、图像分析、体积分割、治疗计划、患者特定的治疗质量保证、自适应治疗、结果预测、人工智能模型参数的训练、验证和测试、模型可供他人验证、模型质量保证/更新和升级、道德规范。本文给出了关键参考文献,并展望了当前的障碍以及克服这些障碍的可能性。本文制定了 19 项声明。</div> <h3>结论</h3> <div class="section-paragraph" style="color: #505050;">一份综合指南已经出台,其中涉及放射治疗中有关人工智能的主要主题。它将有助于指导新人工智能工具的开发以及透明、一致的报告和验证,并促进其采用。</div>, tagList=[TagDto(tagId=492584, tagName=人工智能模型)], categoryList=[CategoryDto(categoryId=5, categoryName=肿瘤, tenant=100), CategoryDto(categoryId=40, categoryName=影像放射, tenant=100), CategoryDto(categoryId=85, categoryName=指南&解读, tenant=100)], articleKeywordId=492584, articleKeyword=人工智能模型, articleKeywordNum=6, guiderKeywordId=492584, guiderKeyword=人工智能模型, guiderKeywordNum=6, haveAttachments=1, attachmentList=null, guiderType=0, guiderArea=指南, guiderLanguage=1, guiderRegion=2, opened=0, paymentType=, paymentAmount=10, recommend=0, recommendEndTime=null, sticky=0, stickyEndTime=null, allHits=2449, appHits=6, showAppHits=0, pcHits=139, showPcHits=2443, likes=0, shares=1, comments=0, approvalStatus=1, publishedTime=Fri Jul 05 10:25:00 CST 2024, publishedTimeString=2024-06-03, pcVisible=1, appVisible=1, editorId=0, editor=FUNNYMAN, waterMark=0, formatted=0, memberCards=[], isPrivilege=0, deleted=0, version=7, createdBy=null, createdName=FUNNYMAN, createdTime=Wed Jul 03 10:47:04 CST 2024, updatedBy=8538692, updatedName=梅斯话题小助手, updatedTime=Thu Jul 04 18:46:51 CST 2024, courseDetails=[], otherVersionGuiders=[], isGuiderMember=false, ipAttribution=上海, attachmentFileNameList=[AttachmentFileName(sort=1, fileName=2024 ESTRO_AAPM 联合制定的放射治疗人工智能模型开发、临床验证和报告指南.pdf)])
2024 ESTRO_AAPM 联合制定的放射治疗人工智能模型开发、临床验证和报告指南.pdf
下载请点击:
评论区 (0)
#插入话题

拓展阅读

Kidney Int:蒋小云/陈崴团队构建基于狼疮性肾炎肾活检病理图像的疗效预测人工智能模型

该研究首次利用人工智能技术分析LN患者不同染色的肾脏病理图像,构建LN诱导治疗疗效的预测模型,为制定LN个体化治疗方案提供新的决策支持手段。