医学物理学におけるAIの応用に関する簡単な分析

近年、バイオメディカルにおける人工知能 (AI) と機械学習 (ML) アルゴリズムの応用は拡大し続けています。この成長は、医学物理学セクションの特別号の発行を含め、放射線応用と医学物理学に関連する分野で最も顕著に表れています。この成長により、文献における AI/ML 研究結果の報告に一貫性がなくなり、研究結果の解釈が混乱し、研究結果の潜在的な影響に対する信頼が損なわれる事態が発生しています。

MRアーティファクトの評価

臨床磁気共鳴 (MR) 画像診断がより多様かつ複雑になるにつれ、常に変化する技術を支配する物理原理を完全に理解し、維持することがますます困難になっています。これは特に、臨床画像を解釈することが主な職務であり、基礎となる物理現象を記述する複雑な方程式を必ずしも理解する必要がない現役の放射線科医に当てはまります。

しかし、MRI の物理的性質は画像の品質を決定するため臨床診療において重要な役割を果たしており、最適でない画像品質は正確な診断を妨げる可能性があります。この記事では、一般的な MR 画像アーティファクトの物理的性質を画像ベースで説明し、各タイプのアーティファクトを修復するための簡単なソリューションを紹介します。

放射線科医がまだよく知らない、最近の技術進歩から生まれたソリューションについて詳しく説明します。議論されるアーティファクトの種類には、患者の自発的および不随意的な動き、磁化率、磁場の不均一性、勾配の非線形性、定在波、エイリアシング、化学シフト、および信号の切り捨てによって生じるものが含まれます。これらのアーティファクトに対する認識と理解が向上するにつれて、放射線科医は MR イメージング プロトコルを修正して臨床画像の品質を最適化できるようになり、診断の信頼性が向上します。

放射線腫瘍学における役割

医学物理学は、放射線腫瘍学における生物学的効果のモデル化において長い伝統を持っています。大きな影響のある例としては、日常的な放射線治療の計画と最適化に関連する臨床データに基づく線量体積効果の定量化や、物理的線量を腫瘍に対する生物学的に等価な線量に変換することを目的とした分割モデルの適応と使用などが挙げられます。

医学物理学者は、生物学的または臨床的問題の数学的記述を構築するための基本的な物理学のスキルと、複雑な関係を可能な限り単純化する能力を備えています。さらに、医学物理学における基礎的な数学、統計、生物学、臨床のトレーニングにより、医学物理学者は、モデル化の問題を比較的容易に解決するために、学際的なチームを成功させるために必要な専門家と交流できるようになります。データから導き出された機械学習と AI ベースのモデルは有用ですが、臨床使用に十分な信頼性を与えるためには適切なレベルの理解と広範な検証が必要です。

医学物理学者は、AI の実装に加えて、データ収集とデータファーミングの促進者として機能し、高度なデータ共有プラットフォームや、アンブレラプロトコルやバスケットトライアルなどの新しいアプローチの確立と管理に貢献する必要があります。

結論は

医学物理学における AI/ML アプリケーションでは、アプローチの新規性を強調しながら、これらのアルゴリズムが使用される問題の説明と正当性が必要です。 AI/ML アルゴリズムのトレーニング、検証、およびアルゴリズムのパフォーマンスの独立したテストには、データがどのようにサブセットに分割されるかを簡単に数値で記述する必要があります。続いて、AI/ML アルゴリズムのパフォーマンスを定量化する結果と統計メトリックの概要を示します。