ONCOPILOT：一個可用於實體腫瘤評估的可提示 CT 基礎模型

מושגי ליבה

ONCOPILOT 是一種互動式放射學基礎模型，經過訓練可以對腫瘤進行 3D 分割，並執行 RECIST 測量，從而提高腫瘤評估的準確性和效率，同時將放射科醫生保留在工作流程中。

תקציר

ONCOPILOT：一個可用於實體腫瘤評估的可提示 CT 基礎模型

研究目標

本研究旨在開發一種名為 ONCOPILOT 的互動式放射學基礎模型，該模型經過訓練可以對腫瘤進行 3D 分割，並執行 RECIST 測量，以提高腫瘤評估的準確性和效率。

方法

ONCOPILOT 基於 SAM 模型改編，並在包含正常解剖結構和腫瘤病變的公開數據集上進行預訓練。該模型使用視覺提示（如點選和邊界框）進行 3D 腫瘤分割，並與放射科醫生進行比較，以評估其在 RECIST 1.1 測量中的準確性。

主要發現

ONCOPILOT 在所有評估指標（點、點編輯和邊界框）上均優於基準模型，在 RECIST 1.1 測量中達到了放射科醫生級別的準確性。與傳統的分割模型相比，該模型的靈活性（通過互動式視覺提示和編輯功能實現）使其成為一種更適應性更強的解決方案。

主要結論

ONCOPILOT 不僅提高了基於 RECIST 的腫瘤評估的準確性和一致性，而且還通過實現體積分析和揭示以前未開發的放射組學特徵，超越了傳統的 RECIST 測量。該模型有望改善患者分層、優化臨床試驗監測、提供更明智的治療決策，並最終加強患者護理。

局限性和未來研究

儘管 ONCOPILOT 在多種腫瘤類型中表現出色，但在肺部腫瘤上的表現欠佳，這突出了該模型的一個局限性。未來的研究應解決這一局限性，並進一步評估這些效率和準確性的提高如何轉化為縱向腫瘤評估的顯著改善，以及如何影響疾病狀態評估。

סטטיסטיקה

ONCOPILOT 在點模式下的平均 DICE 分數為 0.70，在邊界框模式下為 0.70，在點編輯模式下為 0.78，而基準模型為 0.70。
在點編輯模式下，長軸測量的中值誤差從點模式下的 14.1% 降至 9.6%。
使用 ONCOPILOT 輔助時，讀者間偏差為 1.7 毫米，而手動測量時為 2.4 毫米。
放射科醫生使用 ONCOPILOT 的平均測量時間為每次測量 17.2 秒，而手動註釋則為 20.6 秒。

ציטוטים

“ONCOPILOT 是一種互動式放射學基礎模型，經過訓練可以對腫瘤進行 3D 分割，並執行 RECIST 測量，從而提高腫瘤評估的準確性和效率，同時將放射科醫生保留在工作流程中。”
“ONCOPILOT 不僅提高了基於 RECIST 的腫瘤評估的準確性和一致性，而且還通過實現體積分析和揭示以前未開發的放射組學特徵，超越了傳統的 RECIST 測量。”

תובנות מפתח מזוקקות מ:

ONCOPILOT: A Promptable CT Foundation Model For Solid Tumor Evaluation

by Léo ... ב- arxiv.org 10-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.07908.pdf

שאלות מעמיקות

ONCOPILOT 如何與其他成像方式（如 MRI 或 PET 掃描）整合，以提供更全面的腫瘤評估？

ONCOPILOT 目前專注於分析電腦斷層掃描 (CT) 影像，但其可擴展性使其在未來極有可能整合其他成像方式，如核磁共振成像 (MRI) 或正子斷層掃描 (PET)。以下列出幾種潛在的整合方式：

多模態訓練： ONCOPILOT 可以使用包含 CT、MRI 和 PET 掃描的多模態數據集進行訓練。這將使其能夠學習不同成像方式之間的關聯性，並提供更全面的腫瘤評估。例如，MRI 可以提供有關腫瘤軟組織成分的詳細信息，而 PET 掃描可以顯示腫瘤代謝活性。結合這些信息可以更準確地評估腫瘤分期、異質性和治療反應。
順序整合： ONCOPILOT 可以與專門處理其他成像方式的 AI 模型順序整合。例如，一個 AI 模型可以分割 MRI 影像上的腫瘤，而 ONCOPILOT 可以使用這些分割結果進行更精確的體積分析和 RECIST 測量。
聯合特徵提取： ONCOPILOT 可以提取 CT 影像的特徵，並將其與從 MRI 或 PET 掃描中提取的特徵相結合。這些聯合特徵可以用於更強大的腫瘤分類、預後預測和治療計劃。
通過整合多種成像方式，ONCOPILOT 可以提供更全面的腫瘤評估，從而改善患者分層、治療決策和臨床結果。

ONCOPILOT 是否可能被過度依賴，從而導致放射科醫生對其準確性的潛在偏差或過於自信？

如同任何 AI 工具一樣，ONCOPILOT 確實存在被過度依賴的風險，這可能導致放射科醫生過於相信其準確性，並可能忽略潛在的錯誤或偏差。以下是一些可能導致過度依賴的因素：

自動化偏差： 放射科醫生可能會過於相信 ONCOPILOT 的自動化分割和測量結果，而未能在決策過程中充分利用自身的專業知識和經驗進行審查。
介面設計： 如果 ONCOPILOT 的使用者介面設計過於強調其準確性和可靠性，則可能無意間鼓勵過度依賴。
時間壓力： 在繁忙的臨床環境中，放射科醫生可能會因為時間壓力而過度依賴 ONCOPILOT，而沒有花費足夠的時間仔細檢查結果。
為了減輕過度依賴的風險，重要的是要強調 ONCOPILOT 是一個輔助工具，而不是替代放射科醫生的專業判斷。以下是一些可以採取的措施：

持續教育： 對放射科醫生進行 ONCOPILOT 的優缺點、潛在偏差和局限性方面的培訓。
透明度： ONCOPILOT 應提供有關其預測結果的置信度指標，並允許放射科醫生輕鬆查看和驗證其分割和測量結果。
人為監督： 在將 ONCOPILOT 完全整合到臨床工作流程之前，應建立適當的質量控制措施，並由經驗豐富的放射科醫生對其結果進行審查。
通過採取這些措施，可以最大限度地降低過度依賴 ONCOPILOT 的風險，並確保放射科醫生在腫瘤評估過程中保持其批判性思維能力。

隨著人工智能技術的進步，放射科醫生的角色將如何演變，以整合 ONCOPILOT 等工具，同時保持其專業知識和批判性思維能力？

隨著 ONCOPILOT 等 AI 工具的出現，放射科醫生的角色預計將發生演變，但並非取代。相反，AI 將增強放射科醫生的能力，使他們能夠專注於更複雜的任務。以下是放射科醫生角色可能發生的變化：

從圖像分析師到數據解讀者： AI 可以自動執行圖像分析的例行方面，例如腫瘤分割和測量。這將讓放射科醫生有更多時間專注於數據解讀、診斷和治療計劃等更高階的任務。
從個體決策者到協作決策者： AI 可以提供數據驅動的見解和建議，但最終的治療決策將由放射科醫生與其他臨床醫生和患者共同做出。放射科醫生需要具備評估 AI 輸出、整合多學科信息和與患者溝通的能力。
從知識獲取者到終身學習者： AI 技術日新月異，放射科醫生需要不斷學習新知識和技能，才能跟上最新進展。這包括了解新的 AI 算法、數據隱私和安全問題，以及 AI 在醫療保健中的倫理影響。
為了適應這些變化，放射科醫生需要培養新的技能和思維方式：

數據科學和分析： 了解 AI 的基本原理、數據分析技術和結果解讀。
批判性思維和問題解決： 評估 AI 輸出的準確性和可靠性，識別潛在的偏差和錯誤。
溝通和協作： 與其他醫療保健專業人員和患者有效溝通，解釋複雜的 AI 結果，並參與共同決策。
總之，AI 不會取代放射科醫生，而是將其角色轉變為更專注於數據解讀、協作決策和終身學習。通過擁抱 AI 並發展新的技能，放射科醫生可以在改善患者護理方面發揮更重要的作用。