DosimeTron：エージェント型AIによるPET/CTでのパーソナライズされたモンテカルロ放射線量測定の自動化

要旨: 目的: PET/CT検査における患者固有のMC（モンテカルロ）内部放射線量測定を自動化する、エージェント型AIシステムDosimeTronを開発し、その有効性を評価すること。
材料と方法: この後ろ向き研究では、DosimeTronを公開されているPSMA-PET/CTデータセットで評価した。このデータセットには、3種類のスキャナモデルで取得された378人の男性患者由来の597件の研究が含まれている（18-F, n = 369; 68-Ga, n = 228）。本システムは推論エンジンとしてGPT-5.2を使用し、4つのModel Context Protocolサーバから23のツールを公開している。自然言語による対話を通じて、DICOMメタデータ抽出、画像前処理、MCシミュレーション、臓器のセグメンテーション、線量計測レポーティングを自動化する。エージェント型の性能は、異なる特異性をもつ単一ターンの指示と、複数ターンの会話によるやり取りを含む多様なプロンプトテンプレートを用いて評価し、OpenTelemetryのトレースで監視した。線量測定の正確性は、114症例・22臓器についてPearsonのr、Linの一致相関係数（CCC）、Bland-Altman解析によりOpenDose3Dと照合して検証した。
結果: すべてのプロンプトテンプレートおよびすべての実行において、実行失敗、パイプラインエラー、幻覚による出力は観察されなかった。Pearsonのrは0.965から1.000の範囲（中央値 0.997、すべて p < 0.001）であり、CCCは0.963から1.000の範囲（中央値 0.996）であった。平均絶対パーセンテージ差は22臓器中19臓器で5%未満（中央値 2.5%）だった。症例あたりの総処理時間（SD）は32.3（6.0）分であった。
結論: DosimeTronは、さまざまなプロンプト構成にわたって複雑な線量測定パイプラインを自律的に実行し、臨床的に許容可能な処理時間でOpenDose3Dとの高い線量整合性を達成した。これにより、PET/CTにおける患者固有のモンテカルロ線量測定に対するエージェント型AIの実現可能性が示された。