隨著計算機運算能力的提高，人工智能發(fā)展迅速，多種理論和算法相繼涌現(xiàn)，并迅速應用于各個領(lǐng)域。在醫(yī)療健康領(lǐng)域，人工智能已取得矚目成果，并顯示出巨大潛力。針對精準放射治療面臨的諸多挑戰(zhàn)，人工智能自然成為解決問題的最佳選擇之一。近年來，研究者將人工智能技術(shù)應用于放射治療的多個環(huán)節(jié)，取得了諸多成果，智能放射治療初具雛形。
智能放射治療是將人工智能應用于現(xiàn)代精準放射治療過程中，以提高腫瘤放射治療診治效率和降低人為因素的不確定性為目的，實現(xiàn)個體化、快速化、精準化的放射治療。人工智能替代放射治療醫(yī)務工作者進行靶區(qū)勾畫、計劃設計、質(zhì)量控制等重復性強、勞動量大、耗時長的放射治療工作，并輔助完成放射治療決策、預后預測等人工難以精準完成的工作，歸納起來包括以下幾個方面。
人工智能在腫瘤放射治療決策中的應用
根據(jù)患者的病理學、基因?qū)W、影像學及臨床信息，通過組學技術(shù)挖掘腫瘤的生物學特征，判斷患者是否能從放射治療中獲益，以及應該采取的放射治療技術(shù)和劑量分割模式。 人工智能在腫瘤放射治療中的應用 在腫瘤放射治療中，基于人工智能的多模態(tài)圖像處理、靶區(qū)和危及器官的自動勾畫、放射治療計劃自動設計、放射治療自動質(zhì)控、放射治療中的運動管理都是近幾年研究的熱點。 目前，基于深度學習的自動勾畫和自動計劃已基本可以滿足臨床需求，大大提高了效率和同質(zhì)化水平，為現(xiàn)代放射治療面臨的挑戰(zhàn)提供了應對策略。 多模態(tài)圖像處理中的應用 多模態(tài)影像可以提供更多信息，有助于精準確定腫瘤區(qū)和高風險區(qū)，但一些患者缺少MRI影像，利用人工智能技術(shù)，可以通過患者的CT圖像，在一定程度上預測對應MRI圖像中蘊含的信息。錐形束CT圖像通常在放射治療前、放射治療中或放射治療后采集，適合替代定位CT圖像進行自適應放射治療計劃設計，然而欠佳的圖像質(zhì)量使其難以直接用于靶區(qū)勾畫和劑量計算，利用人工智能技術(shù)，可以有效提升錐形束CT的圖像質(zhì)量，使自適應放射治療的臨床實現(xiàn)更近一步。 靶區(qū)及危及器官的自動勾畫 精確的靶區(qū)及危及器官勾畫需要耗費放射治療醫(yī)生大量時間，而且由于主觀因素、經(jīng)驗、知識等導致不同醫(yī)生的勾畫結(jié)果存在差異。 基于圖譜庫(Atlas)的自動勾畫雖然已經(jīng)應用了一段時間，但精度欠佳。 近年來，深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡廣泛應用于靶區(qū)和危及器官的分割，取得較為理想的效果，并迅速形成產(chǎn)品應用于臨床中，可支持全身多種危及器官的自動勾畫，大大提高了放射治療醫(yī)生的工作效率。 放射治療計劃自動設計 放射治療劑量師需要根據(jù)自己的經(jīng)驗進行不斷嘗試和多重優(yōu)化才能設計出高質(zhì)量的放射治療計劃，這個過程要耗費大量的時間和精力，因此自動計劃設計成為迫切需求。人工智能的發(fā)展使自動計劃設計成為可能，不少研究者和多個三維治療計劃系統(tǒng)廠商相繼推出基于人工智能的自動計劃設計產(chǎn)品，不僅提高了效率，而且有利于提高放射治療計劃的同質(zhì)化水平。 放射治療自動質(zhì)控 質(zhì)量保證和質(zhì)量控制是現(xiàn)代放射治療過程中另一個需要耗費大量時間和精力的環(huán)節(jié)，人工智能的發(fā)展為質(zhì)控工作的自動化提供了機會。同時人工智能可以從大量的質(zhì)控數(shù)據(jù)中進行學習，將經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識。 目前，已在放射治療計劃自動核對、加速器的質(zhì)量保證、IMRT/NMAT的計劃質(zhì)量保證和誤差辨識方面取得了顯著成效。 放射治療中的運動管理 放射治療中的呼吸運動將影響治療準確度，從而導致腫瘤控制率(TCP)的下降和正常組織損傷的增加，呼吸運動自適應補償技術(shù)可以跟蹤腫瘤的位置，并實時地調(diào)整治療束，達到精準治療的目的。 但常用的體外標記和體內(nèi)腫瘤運動并非簡單的線性關(guān)系，而且在跟蹤和調(diào)整之間存在延遲，利用人工智能的預測能力，可以建立體外標志和腫瘤之間的精準關(guān)系，同時預測未來某個時刻的位置，達到補償延遲的目的。 人工智能在腫瘤放射治療預后中的應用 患者的臨床特征、病理、基因、治療方案等都將影響預后，傳統(tǒng)統(tǒng)計學方法的預測準確度尚不能滿足臨床需求，而借助人工智能和醫(yī)療大數(shù)據(jù)可以實現(xiàn)個體化精準預測，有利于治療方案的調(diào)整，從而提高腫瘤控制率，并降低正常組織并發(fā)癥概率(NTCP)。 小結(jié) 現(xiàn)代放射治療面臨的挑戰(zhàn)已非常明確并日漸凸顯：精準醫(yī)療、個體化放射治療方案的需求，放射治療環(huán)節(jié)的自動化和智能化，最大限度地提高效率和放射治療同質(zhì)化水平。而這些正是人工智能同放射治療結(jié)合有望解決的，因此人工智能將在放射治療中發(fā)揮愈發(fā)重要的作用。
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