高精度放射線治療における臨床応用のためのAIを用いたレディオミクスの可能性

Potentials of radiomics with AI in clinical practice of radiotherapy

一般に癌治療では標準治療に基づいて，治療方針が検討されるが，予後の悪い患者が少なからず存在する。そこで，もし治療前の患者の画像情報から予後を推定できた場合，より適切な治療方針を選択できる可能性がある。この問題を研究する分野がレディオミクスで，画像特徴モデル（white box）に従って，医用画像から大量の画像特徴量を求め，それらと予後との関連性を研究する。近年，人工知能（artificial intelligence：AI）技術の一つである機械学習（black box）は放射線治療で臨床応用されており，レディオミクスでも応用されている。本稿では，高精度放射線治療における臨床応用のためのレディオミクスAIの可能性を考察する。

There exist responders and poor responders to standard cancer treatment approaches, which were decided based on patients’ statuses, age, cancer stage, image diagnostic and histological reports, etc., according to treatment guidelines and physicians’ experiences. If patients’ prognoses were predicted prior to their treatments, it could be possible to select more appropriate treatment approaches than standard ones. The research field to deal with the problem is “radiomics”, which could predict the patients’ prognoses from medical images by analyzing them with data science technologies including artificial intelligence（AI）. This paper discusses about clinical potentials of radiomics with AI in high-precision radiation therapy.