VALUTAZIONE DI UN SOFTWARE DI SEGMENTAZIONE AUTOMATICA BASATO SULL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE NELLA RADIOTERAPIA DEL DISTRETTO PELVICO

Lo scopo di questo studio è mettere a confronto le due modalità di contornazione automatica (ABAS, software basato su atlanti costruiti su pazienti reali, e LIMBUS, software basato su intelligenza artificiale deep learning) attualmente in uso presso UOC Radioterapia Oncologica di Rovigo rispetto al gold-standard rappresentato dalla contornazione manuale effettuata dal medico radioterapista.Sono state prese in considerazione 10 scansioni TC del distretto pelvico, ciascuna corrispondente ad un determinato paziente, con contornazione manuale dei 4 organi a rischio: vescica, retto, teste femorali e bulbo penieno. Successivamente sono state ricontornate le stesse scansioni TC mediante i due software di autocontornazione. Dall'analisi dei dati provenienti dal calcolo di particolari indici di similarità, il software di autosegmentazione Limbus si è dimostrato superiore al software di autocontornazione ABAS e ha impiegato dai 25 ai 35 secondi per la contornazione dell'intero distretto pelvico, un notevole risparmio di tempo rispetto ai tempi medi della contornazione manuale di 21,3 minuti. Il software basato su intelligenza artificiale si è rivelato un valido supporto all'attività di contornazione degli organi a rischio anche se, in particolari condizioni, ha dimostrato di fallire, rendendo necessario l'intervento del medico radioterapista nel revisionare e ritoccare i risultati automatici ottenuti.