De voordelen van artificiële intelligentie in de radiotherapeutische behandeling van hoofd- en halskanker.

Plaveiselcelcarcinoom in het hoofd-halsgebied is de zevende meest frequente oorzaak van kankersterfte wereldwijd en wordt vaak behandeld met radio(chemo)therapie. Nauwkeurige aflijning van de doelvolumes is noodzakelijk voor een correcte bestralingsbehandeling, maar is in belangrijke mate afhankelijk van de ervaring en perceptie van de arts en is daardoor gevoelig voor menselijke fouten. Inaccurate volume aflijning blijkt een belangrijke oorzaak te zijn van lokaal herval. Een eerste stap in het beperken van de variabiliteit in aflijning werd onlangs genomen met de publicatie van internationale richtlijnen. Deze richtlijnen zijn echter nog niet gevalideerd en geïmplementeerd in de Belgische praktijk. De voornaamste doelstelling van ons project is het probleem van variabiliteit in doelvolume aflijning aan te pakken en op deze manier de prognose van patiënten te verbeteren. Eerst plannen we een validatie van de recente richtlijnen door middel van een restrospectieve studie met aflijning volgens de nieuwe richtlijnen en een analyse van het effect op de dosis-volume histogrammen en de verwachte toxiciteit. Vervolgens zal met behulp van artificiële intelligentie een 3D neuraal netwerk voor gevalideerde en geautomatiseerde volume aflijning ontwikkeld worden. We streven naar de ontwikkeling van automatische aflijning van doelvolumes in hoofd- en halspatiënten op zowel de planningsCT als de dagelijkse CT beelden (cone beam CT).