2017 Fiscal Year Research-status Report
A study on automation of human error detection in radiation therapy planning using machine learning
Project/Area Number |
17K16499
|
Research Institution | National Cancer Center Japan |
Principal Investigator |
脇田 明尚 国立研究開発法人国立がん研究センター, 中央病院, 医学物理士 (30595731)
|
Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
|
Keywords | ヒューマンエラー / 放射線治療 / ルールベース / 機械学習 |
Outline of Annual Research Achievements |
本研究の最終目的である放射線治療計画に含まれるヒューマンエラーの自動検出を行うため、今年度はルールベースのエラー発見プログラムを作成し、運用を行った。また、その際にルールベースのプログラムでは発見できず、人間のチェックにより発見されたエラーの集計を行った。また、ルールベースのプログラム実行時に実行ログを残すようにし、これらのログを簡便に確認できるようなウェブアプリケーションの作成を行った。 ルールベースのプログラムは当院で使用している治療計画装置Eclipse(Varian社)に搭載されているEclipse Scripting APIを利用して作成した。このプログラムは当院で人間により運用されている治療計画チェックプロトコルに基づき、客観的に判定できる項目について自動的に合否判定を行うように作成した。 このプログラムを運用しながら人間によるチェックも並行して実施することでルールベースでは発見できないエラーの集計が可能となった。また、プログラムの実行ログを残すことで、ルールベースで防止可能なヒューマンエラーの集計も可能となった。
|
Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
放射線治療計画に含まれるヒューマンエラーに対し、すべてを自動的に発見するためには、まずはどのようなエラーが起こり得るかについて検討を行うことが最も重要である。 今年度はそのためのアプローチとして、ルールベースのプログラムと人間のチェックを並行して実施し、結果としてどのようなエラーが起こっているかに対する知見を得ることが可能であった。 さらに、エラーの内容に対してルールベースで発見可能か、それとも人間のチェックがないと発見困難かという点に関する知見も同時に得ることが可能であった。
|
Strategy for Future Research Activity |
これからも引き続きルールベースのプログラムと人間のチェックを並行して実施する。 これまでで得られた知見から、ルールベースで発見できないエラーについて、人間がどのような思考回路でエラーを認識しているかについて分析し、機械学習アルゴリズムとしての実装を目指す。
|
Causes of Carryover |
機械学習用に購入したGPUワークステーションが当初の見積もりより若干安く購入できたため。 次年度はプログラム用のソフトウェア等に使用する予定である。
|
Research Products
(1 results)