Rendimiento del software comercial de auto-segmentación basado en aprendizaje profundo para la planificación de radioterapia del cáncer de próstata: una revisión sistemática
Autores: Ng, Curtise K. C.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Rendimiento del software comercial de auto-segmentación basado en aprendizaje profundo para la planificación de radioterapia del cáncer de próstata: una revisión sistemática
Categoría
Gestión y administración
Subcategoría
Gestión de la tecnología y la inovación
Palabras clave
Revisión sistemática
Software comercial de DLAS
Cáncer de próstata
Planificación de terapia de radiación
Metodología de evaluación
órganos en riesgo
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
Hasta ahora, no existe una revisión sistemática que se centre en los beneficios y problemas del software de auto-segmentación basado en aprendizaje profundo (DLAS) comercial para la planificación de radioterapia (RT) del cáncer de próstata (PCa), a pesar de que NRG Oncology ha subrayado tal necesidad. El propósito de este artículo es revisar sistemáticamente el rendimiento de los productos de software DLAS comerciales para la planificación de RT del PCa y su metodología de evaluación asociada. Se realizó una búsqueda bibliográfica utilizando bases de datos electrónicas el 7 de noviembre de 2024. Se incluyeron treinta y dos artículos según los criterios de selección. Evaluaron 12 productos (Carina Medical LLC INTContour (Lexington, KY, EE. UU.), Elekta AB ADMIRE (Estocolmo, Suecia), Limbus AI Inc. Contour (Regina, SK, Canadá), Manteia Medical Technologies Co. AccuContour (Jian Sheng, China), MIM Software Inc. Contour ProtégéAI (Cleveland, OH, EE. UU.), Mirada Medical Ltd. DLCExpert (Oxford, Reino Unido), MVision.ai Contour+ (Helsinki, Finlandia), Radformation Inc. AutoContour (Nueva York, NY, EE. UU.), RaySearch Laboratories AB RayStation (Estocolmo, Suecia), Siemens Healthineers AG AI-Rad Companion Organs RT, syngo.via RT Image Suite y DirectORGANS (Erlangen, Alemania), Therapanacea Annotate (París, Francia) y Varian Medical Systems, Inc. Ethos (Palo Alto, CA, EE. UU.)). Sus resultados ilustran que los productos DLAS pueden delinear 12 órganos en riesgo (cavidad abdominopélvica, canal anal, vejiga, cuerpo, cola de equino, fémures izquierdo (L) y derecho (R), pelvis L y R, fémures proximales L y R, y sacro) y cuatro volúmenes objetivo clínicos (próstata, ganglios linfáticos, lecho prostático y lecho de vesículas seminales) con resultados clínicamente aceptables, lo que resulta en una reducción del tiempo de delineación del 5.7-81.1%. Aunque NRG Oncology ha recomendado que cada centro clínico realice su propia evaluación del producto DLAS antes de la implementación clínica, dicha evaluación parece ser más importante para AccuContour y Ethos debido a los problemas metodológicos de los respectivos estudios individuales, por ejemplo, el pequeño conjunto de datos utilizado, etc.
Descripción
Hasta ahora, no existe una revisión sistemática que se centre en los beneficios y problemas del software de auto-segmentación basado en aprendizaje profundo (DLAS) comercial para la planificación de radioterapia (RT) del cáncer de próstata (PCa), a pesar de que NRG Oncology ha subrayado tal necesidad. El propósito de este artículo es revisar sistemáticamente el rendimiento de los productos de software DLAS comerciales para la planificación de RT del PCa y su metodología de evaluación asociada. Se realizó una búsqueda bibliográfica utilizando bases de datos electrónicas el 7 de noviembre de 2024. Se incluyeron treinta y dos artículos según los criterios de selección. Evaluaron 12 productos (Carina Medical LLC INTContour (Lexington, KY, EE. UU.), Elekta AB ADMIRE (Estocolmo, Suecia), Limbus AI Inc. Contour (Regina, SK, Canadá), Manteia Medical Technologies Co. AccuContour (Jian Sheng, China), MIM Software Inc. Contour ProtégéAI (Cleveland, OH, EE. UU.), Mirada Medical Ltd. DLCExpert (Oxford, Reino Unido), MVision.ai Contour+ (Helsinki, Finlandia), Radformation Inc. AutoContour (Nueva York, NY, EE. UU.), RaySearch Laboratories AB RayStation (Estocolmo, Suecia), Siemens Healthineers AG AI-Rad Companion Organs RT, syngo.via RT Image Suite y DirectORGANS (Erlangen, Alemania), Therapanacea Annotate (París, Francia) y Varian Medical Systems, Inc. Ethos (Palo Alto, CA, EE. UU.)). Sus resultados ilustran que los productos DLAS pueden delinear 12 órganos en riesgo (cavidad abdominopélvica, canal anal, vejiga, cuerpo, cola de equino, fémures izquierdo (L) y derecho (R), pelvis L y R, fémures proximales L y R, y sacro) y cuatro volúmenes objetivo clínicos (próstata, ganglios linfáticos, lecho prostático y lecho de vesículas seminales) con resultados clínicamente aceptables, lo que resulta en una reducción del tiempo de delineación del 5.7-81.1%. Aunque NRG Oncology ha recomendado que cada centro clínico realice su propia evaluación del producto DLAS antes de la implementación clínica, dicha evaluación parece ser más importante para AccuContour y Ethos debido a los problemas metodológicos de los respectivos estudios individuales, por ejemplo, el pequeño conjunto de datos utilizado, etc.