في عالم العلاج الإشعاعي، يتطلب تحديد حجم الهدف السريري (CTV) دقة متناهية نظراً لتعقيدات الموقع الورمي والحواجز التشريحية. وعلى الرغم من الجهود المبذولة في تطوير نماذج تعلم عميق لتسريع هذه العمليات، إلا أن اعتمادها الكلي على البيانات المشروحة من قبل الخبراء يعنى أنه يتعين إعادة تدريبها كلما تم تحديث الإرشادات السريرية، مما يجعل العملية مكلفة وتستغرق وقتاً طويلاً.

لكن الآن، ومع ظهور OncoAgent، أصبح بالإمكان تجاوز هذه العقبة. فالتقنية الجديدة التي نقدمها لا تعتمد على التدريب التقليدي، بل تقوم بتحويل الإرشادات السريرية النصية إلى كتل هدف ثلاثية الأبعاد، مما يسهل تحديد حجم الهدف الجديد بكل دقة. تم تقييم أداء OncoAgent على حالات سرطان المريء، حيث حقق وكيل الذكاء الاصطناعي تنسيقًا شبيهًا بـ Dice بنسبة 0.842 لحجم الهدف السريري و0.880 لحجم الهدف التخطيطي. وهذا الأداء يتقارب بشكل ملحوظ مع نموذج nnU-Net المعتمد على التدريب الكامل.

مثير للاهتمام هو أن التقييم العيادي الأعمى أظهر أن الأطباء يفضلون OncoAgent بشدة على النموذج المعتمد على التدريب. حيث حصل على تقييمات أعلى فيما يتعلق بالتوافق مع الإرشادات، والجهد المبذول في التعديل، والقبول السريري.

الأكثر دهشة هو أن هذا الإطار قادر على التكيف سريعًا مع إرشادات أخرى لسرطان المريء ومواقع تشريح أخرى مثل البروستاتا دون الحاجة إلى إعادة تدريب.

تقدم هذه التجربة الجديدة نموذجًا قائمًا على الوكلاء لتوفير القدرة على التكيف الفورية مع الإرشادات البديلة، مما يمهد الطريق نحو تحسين الشفافية وقابلية الفهم في تخطيط العلاج الإشعاعي. إذًا، ما هي الشهادات أو التجارب التي ترغبون في مشاركتها حول الابتكارات في علاج السرطان؟ شاركونا آرائكم في التعليقات.