Artificial intelligence applications in radiotherapy
Authors: Καλένδραλης Πέτρος 
Published: June 2023

Τα τελευταία χρόνια, η έρευνα για την τεχνητή νοημοσύνη (AI) στον τομέα της ακτινοθεραπείας (RT) έχει αρχίσει να μονοπωλεί το ενδιαφέρον διαφορετικών κλινικών γιατρών και ερευνητών. Αυτό πιθανότατα θα καταστήσει τις κλινικές διαδικασίες ρουτίνας RT πιο αξιόπιστες και αποτελεσματικές με άμεσο όφελος για τους ασθενείς. Ωστόσο, η κλινική ενοποίηση αυτών των εφαρμογών που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη εξακολουθεί να λείπει, καθώς πολλά βήματα πρέπει να συμπεριληφθούν στον οδικό χάρτη κλινικής εφαρμογής της τεχνητής νοημοσύνης, ξεκινώντας από το ερευνητικό στάδιο και καταλήγοντας στην κλινική ενοποίηση. Ένα από αυτά τα κρίσιμα βήματα είναι η υιοθέτηση των αρχών δεδομένων FAIR (Εύρεση, Προσβάσιμο, Διαλειτουργικό, Επαναχρησιμοποιήσιμο) μεταξύ των διαφορετικών συστημάτων δομής δεδομένων/αρχειοθέτησης των κέντρων ακτινοθεραπείας. Οι αρχές FAIR μπορούν να δημιουργήσουν ένα πλαίσιο διαλειτουργικότητας για την επαναχρησιμοποίηση δεδομένων πολλαπλών πηγών RT που μπορεί ενδεχομένως να αποκρυπτογραφήσει πολύτιμες πληροφορίες για προγνωστικούς ή διαγνωστικούς ερευνητικούς και κλινικούς σκοπούς.Αυτή η διατριβή εστιάζει στην εισαγωγή τεχνικών AI και των αρχών FAIR δεδομένων σε τέσσερις υποτομείς RT: i) ιατρική απεικόνιση, ii) μοντελοποίηση πρόβλεψης ή αποτελέσματα που σχετίζονται με RT, iii) διασφάλιση ποιότητας (QA) του σχεδιασμού θεραπείας RT και iv) η εφαρμογή των αρχών δεδομένων FAIR.Ιατρική απεικόνισηΣτο πρώτο μέρος της διατριβής επικεντρωθήκαμε στον τομέα της ιατρικής απεικόνισης. Ερευνήσαμε πώς η RT μπορεί να μετατραπεί σε μια εξατομικευμένη μέθοδο θεραπείας χρησιμοποιώντας χαρακτηριστικά που προέρχονται από την απεικόνιση που μπορούν να αποκρυπτογραφήσουν πολύτιμες πληροφορίες που δεν είναι ορατές από τα ανθρώπινα μάτια χρησιμοποιώντας τεχνικές μηχανικής μάθησης (ML) (π.χ. ραδιενεργά). Συγκεκριμένα, στο κεφάλαιο 2 παρείχαμε έναν οδικό χάρτη για την κλινική εφαρμογή μοντέλων πρόβλεψης βασισμένων σε ραδιενέργεια στην κλινική, εντοπίζοντας τις παγίδες και τις αβεβαιότητες που συναντώνται στη μεθοδολογία/αγωγός ραδιοϊατρικής που ακολούθησαν οι ερευνητές. Επιπλέον, με βάση τις παγίδες και τις αβεβαιότητες που παρουσιάσαμε, προτείναμε ένα πλαίσιο τυποποίησης με όλες τις απαραίτητες τεχνικές-τεχνικές πτυχές που θα πρέπει να ληφθούν υπόψη στον σχεδιασμό/ανάπτυξη μιας μελέτης ραδιοϊατρικής.Ένα βασικό στοιχείο από το κεφάλαιο 2 είναι ότι η αναπαραγωγιμότητα των ραδιομικών μελετών/ευρημάτων είναι μία από τις κύριες απαιτήσεις για την τυποποίηση και την εφαρμογή της έννοιας της ραδιομικής στην κλινική. Ως εκ τούτου, στο κεφάλαιο 3 παρείχαμε ένα δημοσίως διαθέσιμο σύνολο δεδομένων που αποτελείται από σαρώσεις τομογραφίας υπολογιστή (CT) (κατάλληλες για ραδιοφωνικές μελέτες) από τρία διαφορετικά ολλανδικά κέντρα RT, με στόχο την προώθηση της αναπαραγωγιμότητας και της διαλειτουργικότητας των μελετών ραδιενέργειας .Μοντελοποίηση πρόβλεψης ή σχετιζόμενα με RT αποτελέσματαΣτο δεύτερο μέρος της διατριβής εστιάσαμε στη μοντελοποίηση πρόβλεψης των αποτελεσμάτων RT χρησιμοποιώντας αλγόριθμους AI. Λαμβάνοντας υπόψη τους κανονισμούς περί απορρήτου των δεδομένων των ασθενών, στο κεφάλαιο 5, υλοποιήσαμε μια ομοσπονδιακή αποκεντρωμένη πολυκεντρική μελέτη βασισμένη σε ραδιενεργά, χρησιμοποιώντας tΜη μικροκυτταρικούς ασθενείς με καρκίνο του πνεύμονα (NSCLC). Έχοντας ως βάση τα δεδομένα που βασίζονται σε κλινικά και ραδιομικά χαρακτηριστικά μετασχηματισμένα FAIR, επικυρώσαμε μια υπογραφή ραδιενεργών που προβλέπει τη 2ετή συνολική επιβίωση ασθενών με NSCLC χωρίς ανταλλαγή δεδομένων ασθενών, συγκρίνοντας τα αποτελέσματα της κεντρικής ανάλυσης. Η μελέτη έδειξε ότι η απόδοση της ραδιοφωνικής υπογραφής της αποκεντρωμένης προσέγγισης δεν ήταν σημαντικά διαφορετική από την κεντρική. Επιπλέον, με αυτή τη μελέτη, υπογραμμίζεται η σημασία του Δίκαιου μετασχηματισμού των δεδομένων για μελέτες ομόσπονδης εκμάθησης ραδιοφωνικής, εφαρμόζοντας μια υποδομή διατήρησης της ιδιωτικής ζωής χωρίς την ανταλλαγή δεδομένων ασθενών.Στο κεφάλαιο 6, πραγματοποιήσαμε μια ανεξάρτητη επικύρωση του μοντέλου Πιθανότητας Επιπλοκών Φυσιολογικών Επιπλοκών (NTCP) που βασίζεται σε λογιστική παλινδρόμηση που προβλέπει τη δυσφαγία έξι μηνών ≥ 2ου βαθμού για ασθενείς με καρκίνο κεφαλής και τραχήλου. Αυτό το μοντέλο αποτελεί μέρος του Ολλανδικού Εθνικού Πρωτοκόλλου Ενδείξεων για Θεραπεία με Πρωτόνια (NIPP) για την επιλογή ασθενών υποψηφίων για θεραπεία με πρωτόνια (PT). Σε αυτή τη μελέτη, δείξαμε ότι τα μοντέλα λογιστικής παλινδρόμησης χρειάζονται μια συγκεκριμένη προσέγγιση επικύρωσης σε ανεξάρτητες κοόρτες, εξετάζοντας την πιθανή ενημέρωση των διαφορετικών συνιστωσών των μοντέλων λογιστικής παλινδρόμησης (συντελεστές τομής, κλίσης και πρόβλεψης) μέσω της προσέγγισης που βασίζεται σε AI της κλειστής δοκιμής διαδικασία (CTP). Το CTP σε συνδυασμό με τη γραφική αξιολόγηση των καμπυλών βαθμονόμησης των διαφορετικών ενημερωμένων μοντέλων, έδειξε ότι το αρχικό μοντέλο NIPP δυσφαγίας χρειαζόταν ενημέρωση και επιλέχθηκε ένα νέο ενημερωμένο βαθμονομημένο μοντέλο. Ωστόσο, είναι σημαντικό να πραγματοποιηθεί μια πολυκεντρική μελέτη διατήρησης απορρήτου με τροφοδοσία χρησιμοποιώντας σύνολα δεδομένων μετασχηματισμένα FAIR στα διαφορετικά ολλανδικά κέντρα PT που μπορούν να ενισχύσουν τα αποτελέσματα του CTP.Διασφάλιση ποιότηταςΟ σχεδιασμός θεραπείας RT είναι μια περίπλοκη διαδικασία που απαιτεί συντονισμένες προσπάθειες κλινικών και τεχνικών επαγγελματιών RT. Για το τρίτο μέρος της διατριβής, στο κεφάλαιο 7 επικεντρωθήκαμε στη διασφάλιση ποιότητας (QA) της διαδικασίας σχεδιασμού θεραπείας RT μέσω εξωτερικής επικύρωσης μιας μεθόδου βασισμένης σε AI που αναπτύχθηκε στις Ηνωμένες Πολιτείες (ΗΠΑ) χρησιμοποιώντας μια ολλανδική κοόρτη ανεξάρτητων ασθενών . Αυτή η μέθοδος τεχνητής νοημοσύνης που χρησιμοποιεί Bayesian Networks (BNs) έχει ως στόχο τον έγκαιρο εντοπισμό σφαλμάτων που παρουσιάζονται στη φάση επαλήθευσης του σχεδιασμού θεραπείας RT και να προειδοποιεί τους ανθρώπους για πιθανές λανθασμένες μεταβλητές που περιλαμβάνονται σε αυτήν. Η εξωτερική επικύρωση χρησιμοποιώντας μια ανεξάρτητη κοόρτη ασθενών από την Ολλανδία δεν ήταν επιτυχής, λόγω των διαφορετικών τεχνικών χαρακτηριστικών των μηχανημάτων θεραπείας και του λογισμικού που χρησιμοποιούνται στα διάφορα κέντρα RT πιθανώς. Σύμφωνα με αυτή τη μελέτη, απαιτούνται περαιτέρω βήματα για τη γενίκευση και επαναχρησιμοποίηση συστημάτων που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη, εστιάζοντας στον αυτόματο εντοπισμό σφαλμάτων μεταξύ διαφορετικών κέντρων, όπως η προεπεξεργασία δεδομένων και η συμπερίληψη περισσότερων μεταβλητών που περιλαμβάνονται στον σχεδιασμό θεραπείας, όπως δεδομένα που βασίζονται στην απεικόνιση.Εφαρμογή των αρχών FAIRΣτο κεφάλαιο 4, επεκτείνοντας την εργασία του κεφαλαίου 3, παρείχαμε ένα σύνολο τεσσάρων δημοσίως διαθέσιμων συνόλων δεδομένων που χρησιμοποιήθηκαν σε μια πρωτοποριακή δημοσίευση στην κοινότητα ραδιενεργών το 2014 σε μορφή αναγνώσιμη από μηχανή. Συγκεκριμένα, χρησιμοποιώντας οντολογίες που σχετίζονται με την ογκολογία ακτινοβολίας και τεχνολογίες σημασιολογικού ιστού, μετασχηματίσαμε δεδομένα πολλαπλών πηγών (κλινικών, βασισμένων σε χαρακτηριστικά ραδιενέργειας και απεικόνισης) σε μορφή FAIR για να επιτρέψουμε την αυτοματοποίηση της επεξεργασίας δεδομένων από μηχανήματα με ελάχιστο ανθρώπινο παρέμβαση.Στο τελευταίο μέρος της διατριβής, εστιάσαμε στην εφαρμογή των αρχών FAIR στον τομέα της RT. Στο κεφάλαιο 8, έχοντας ως στόχο να εισαγάγουμε την έννοια FAIR στην κοινότητα RT, δώσαμε μια επισκόπηση των σημείων δράσης που απαιτούνται από τα διάφορα ενδιαφερόμενα μέρη της RT για την εισαγωγή και υιοθέτηση των αρχών FAIR στα διαφορετικά συστήματα αρχείων δεδομένων των νοσοκομείων. . Μερικά από τα πλεονεκτήματα που προσφέρει ένας μετασχηματισμός δεδομένων FAIR είναι η ευελιξία στην προσαρμογή βάσεων δεδομένων και η ικανότητα των μηχανών να «διαβάζουν» τα διαφορετικά δεδομένα για αυτοματοποιημένες μελέτες που βασίζονται σε AI. Στα κεφάλαια 9-10, παρείχαμε μοντέλα δεδομένων FAIR δομημένα σε γραφήματα γνώσης χρησιμοποιώντας τα στοιχεία δεδομένων που χρησιμοποιούνται για το εθνικό μητρώο ασθενών υποψηφίων για PT της Ολλανδίας. Χρησιμοποιώντας δημόσια διαθέσιμες οντολογίες και σημασιολογικές τεχνολογίες Ιστού, υπογραμμίζουμε τη σημασία της ευελιξίας και της διαλειτουργικότητας της μορφής FAIR χρησιμοποιώντας κλινικά δεδομένα ρουτίνας.