Asia-Oceania Congress of Medical Physics (AOCMP) は、アジア・オセアニア地域を中心とした医学物理分野の学術団体であるAFOMPが主体となって開催される学術大会です。第26回大会となる今年は、韓国・釜山にあるBusan Port International Exhibition & Convention Center (BPEX) にて韓国医学物理学会が主催し開催されました。医学物理分野の研究者・医療従事者・学生などが参加し、放射線治療、画像診断、核医学、放射線防護、人工知能（AI）など幅広い領域について研究成果や臨床経験が報告されました。
今大会のテーマは「Beyond Precision through Intelligent Innovation for Advanced Patient Care」であり、AIや自動化、新たな放射線治療技術などに関する学術発表、教育講演、企業展示等が行われました。特にAIの放射線治療への応用に関係するシンポジウムや研究発表が多く、AIを用いた放射線治療の各工程の自動化や将来への応用について注目が集まっていました。
来年の第27回大会は、2027年10月12日～15日にタイ・プーケットで開催予定です。
私は本会議にて、「Feasibility study of a graph theory-based approach for error detection in volumetric modulated arc therapy patient-specific quality assurance」という題目で、放射線治療における患者個別品質保証（Patient-Specific Quality Assurance, PSQA）に関する研究成果を口頭発表しました。
悪性腫瘍に対し近年行われている高精度放射線治療では、放射線治療装置内にある多数の金属板（multileaf collimator, MLC）を細かく動かし、患者ごとに最適化された複雑な線量分布を形成しています。そのため、治療前には治療計画装置上で計算された線量分布が、実際の治療装置で正しく再現されているかを確認するPSQAが重要となります。
私は、高精度放射線治療のPSQAにおいて、線量分布をグラフ構造として表現し、グラフ理論に基づく特徴量と機械学習を用いてMLC位置誤差を検出する手法について発表しました。前立腺癌に対する高精度放射線治療の症例を対象として、測定線量分布および計算線量分布からグラフ特徴量を抽出し、機械学習モデルによるMLC位置誤差の識別性能を評価しました。また、従来広く用いられているγ解析との比較を行い、提案手法の有用性について検討しました。
発表後の質疑では、グラフ理論を用いた理由や提案手法の臨床的な応用可能性、今後どのように研究を発展させていくかについて意見交換を行いました。これらの質疑を通じて、研究成果そのものに加えて、手法の位置づけや臨床応用までを明確に説明することの重要性を再認識しました。
今回は、私にとって初めての海外での国際学会口頭発表となりました。英語で研究内容を発表し、海外の研究者から質問を受けて意見交換を行ったことは、研究内容を国際的な場で伝える経験として大変有意義でありました。質疑応答では十分に表現できなかった部分もありましたが、相手の質問意図を理解しながら自らの研究内容を説明する経験を得ることができ、今後の国際学会発表に向けた課題も明確になりました。
また、他施設・他国の医学物理士や研究者による発表を聴講することで、AIを含む新たな解析手法や品質保証に関する研究動向を知ることができました。会場では国内外の研究者や企業関係者と交流する機会もあり、自身の研究を異なる立場の研究者に説明し、意見を得ることができました。今回得られた指摘や交流を、現在進めている原著論文の作成および今後の研究発展につなげたいと考えております。
最後となりますが、本国際会議の参加にあたりご支援いただきました貴財団に心より感謝申し上げます。
