隨著計(jì)算機(jī)運(yùn)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(yīng)用于各個(gè)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(zhǔn)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(yīng)用于放射治療的多個(gè)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(yīng)用于現(xiàn)代精準(zhǔn)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(shí)現(xiàn)個(gè)體化、快速化、精準(zhǔn)化的放射治療。人工智能替代放射治療醫(yī)務(wù)工作者進(jìn)行靶區(qū)勾畫、計(jì)劃設(shè)計(jì)、質(zhì)量控制等重復(fù)性強(qiáng)、勞動量大、耗時(shí)長的放射治療工作，并輔助完成放射治療決策、預(yù)后預(yù)測等人工難以精準(zhǔn)完成的工作，歸納起來包括以下幾個(gè)方面。
人工智能在腫瘤放射治療決策中的應(yīng)用
根據(jù)患者的病理學(xué)、基因?qū)W、影像學(xué)及臨床信息，通過組學(xué)技術(shù)挖掘腫瘤的生物學(xué)特征，判斷患者是否能從放射治療中獲益，以及應(yīng)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(yīng)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(jì)劃自動設(shè)計(jì)、放射治療自動質(zhì)控、放射治療中的運(yùn)動管理都是近幾年研究的熱點(diǎn)。 目前，基于深度學(xué)習(xí)的自動勾畫和自動計(jì)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(yīng)對策略。 多模態(tài)圖像處理中的應(yīng)用 多模態(tài)影像可以提供更多信息，有助于精準(zhǔn)確定腫瘤區(qū)和高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)，但一些患者缺少M(fèi)RI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(yù)測對應(yīng)MRI圖像中蘊(yùn)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(jìn)行自適應(yīng)放射治療計(jì)劃設(shè)計(jì)，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(jì)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(yīng)放射治療的臨床實(shí)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(fèi)放射治療醫(yī)生大量時(shí)間，而且由于主觀因素、經(jīng)驗(yàn)、知識等導(dǎo)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(yīng)用了一段時(shí)間，但精度欠佳。 近年來，深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣泛應(yīng)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(yīng)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(jì)劃自動設(shè)計(jì) 放射治療劑量師需要根據(jù)自己的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行不斷嘗試和多重優(yōu)化才能設(shè)計(jì)出高質(zhì)量的放射治療計(jì)劃，這個(gè)過程要耗費(fèi)大量的時(shí)間和精力，因此自動計(jì)劃設(shè)計(jì)成為迫切需求。人工智能的發(fā)展使自動計(jì)劃設(shè)計(jì)成為可能，不少研究者和多個(gè)三維治療計(jì)劃系統(tǒng)廠商相繼推出基于人工智能的自動計(jì)劃設(shè)計(jì)產(chǎn)品，不僅提高了效率，而且有利于提高放射治療計(jì)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(gè)需要耗費(fèi)大量時(shí)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(jī)會。同時(shí)人工智能可以從大量的質(zhì)控?cái)?shù)據(jù)中進(jìn)行學(xué)習(xí)，將經(jīng)驗(yàn)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(jì)劃自動核對、加速器的質(zhì)量保證、IMRT/NMAT的計(jì)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(yùn)動管理 放射治療中的呼吸運(yùn)動將影響治療準(zhǔn)確度，從而導(dǎo)致腫瘤控制率(TCP)的下降和正常組織損傷的增加，呼吸運(yùn)動自適應(yīng)補(bǔ)償技術(shù)可以跟蹤腫瘤的位置，并實(shí)時(shí)地調(diào)整治療束，達(dá)到精準(zhǔn)治療的目的。 但常用的體外標(biāo)記和體內(nèi)腫瘤運(yùn)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(yù)測能力，可以建立體外標(biāo)志和腫瘤之間的精準(zhǔn)關(guān)系，同時(shí)預(yù)測未來某個(gè)時(shí)刻的位置，達(dá)到補(bǔ)償延遲的目的。 人工智能在腫瘤放射治療預(yù)后中的應(yīng)用 患者的臨床特征、病理、基因、治療方案等都將影響預(yù)后，傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的預(yù)測準(zhǔn)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(shí)現(xiàn)個(gè)體化精準(zhǔn)預(yù)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(zhǔn)醫(yī)療、個(gè)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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