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Use of Big Data for Quality Assurance in Radiation Therapy

机译:利用大数据进行放射治疗的质量保证

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摘要

The application of big data to the quality assurance of radiation therapy is multifaceted. Big data can be used to detect anomalies and suboptimal quality metrics through both statistical means and more advanced machine learning and artificial intelligence. The application of these methods to clinical practice is discussed through examples of guideline adherence, contour integrity, treatment delivery mechanics, and treatment plan quality. The ultimate goal is to apply big data methods to direct measures of patient outcomes for care quality. The era of big data and machine learning is maturing and the implementation for quality assurance promises to improve the quality of care for patients. (C) 2019 Elsevier Inc. All rights reserved.
机译:多方面的应用大数据在放射疗法的质量保证中的应用。 大数据可用于通过统计手段和更先进的机器学习和人工智能来检测异常和次优质质量指标。 通过指南粘附,轮廓完整性,治疗递送力学和治疗计划质量的示例讨论了这些方法对临床实践的应用。 最终目标是应用大数据方法,以指导患者结果的护理质量。 大数据和机器学习的时代正在成熟,质量保证的实施有望提高患者的护理质量。 (c)2019 Elsevier Inc.保留所有权利。

著录项

  • 来源
    《Seminars in radiation oncology》 |2019年第4期|共7页
  • 作者单位

    Johns Hopkins Univ Dept Radiat Oncol &

    Mol Radiat Sci 410 N Broadway Suite 1440 Baltimore MD;

    Univ Calif San Diego Dept Radiat Med &

    Appl Sci La Jolla CA 92093 USA;

    Johns Hopkins Univ Dept Radiat Oncol &

    Mol Radiat Sci 410 N Broadway Suite 1440 Baltimore MD;

    Johns Hopkins Univ Dept Radiat Oncol &

    Mol Radiat Sci 410 N Broadway Suite 1440 Baltimore MD;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 肿瘤学;
  • 关键词

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