KI in der Strahlentherapieplanung

Bei der Strahlentherapie wird versucht, den Krebs mit einer hohen Dosis zu bekämpfen und gleichzeitig gesundes Gewebe zu schonen. Die Planung beginnt mit der Konturierung: Umreißen des sichtbaren Tumors (Bruttotumorvolumen, GTV), der Bereiche mit wahrscheinlicher mikroskopischer Ausbreitung (klinisches Zielvolumen, CTV), eines Spielraums für Einrichtung und Bewegung (Planungszielvolumen, PTV) und gefährdeter Organe (OARs) wie Herz, Lunge, Rückenmark oder Rektum. Die manuelle Konturierung kann bei komplexen Stellen wie Kopf und Hals Stunden dauern, und verschiedene Ärzte zeichnen deutlich unterschiedliche Konturen. Die automatische Konturierung wurde zunächst mit atlasbasierten Methoden durchgeführt, die Umrisse von Referenzpatienten auf einen neuen Scan übertragen. Deep-Learning-Modelle, häufig Netzwerke im U-Net-Stil, weisen mittlerweile im Allgemeinen eine bessere Leistung auf und sind in kommerzielle Systeme von Anbietern wie Varian, Elekta, RaySearch, Siemens Healthineers und Mirada integriert. Das InnerEye-Forschungsprojekt von Microsoft, das gemeinsam mit dem Addenbrooke's Hospital in Cambridge entwickelt wurde, veröffentlichte Open-Source-Tools in diesem Bereich. Die OAR-Konturierung ist die ausgereifteste Anwendung. Die Zielkonturierung ist schwieriger, da sie vom klinischen Urteilsvermögen, der Pathologie und der Bildgebung über den Scan hinaus abhängt. Die Dosisplanung nutzt KI im Wesentlichen auf zwei Arten. Wissensbasierte Planung wie RapidPlan von Varian lernt aus zuvor genehmigten Plänen, um erreichbare Dosis-Volumen-Histogramme für einen neuen Patienten vorherzusagen. Deep-Learning-Dosisvorhersage und automatisierte Planung gehen noch einen Schritt weiter, indem sie die 3D-Dosisverteilung schätzen und den Optimierer steuern. Die adaptive Strahlentherapie hängt von dieser Geschwindigkeit ab. Systeme wie Varian Ethos und MR-Linacs wie Elekta Unity stellen den Patienten bei der Behandlung neu dar und passen den Plan an. Ein weit verbreitetes Missverständnis ist, dass KI die Behandlung selbst plant. Ärzte genehmigen Konturen und Verordnungen, Medizinphysiker prüfen Pläne und führen vor der Lieferung eine Qualitätssicherung durch.