多伦多大学科学家开发自动化 AI 软件 快速制定放射治疗计划

　　抗击癌症其实是一场与时间的赛跑。医生制定放射治疗计划，确定个性化的放疗靶区，可能需要几天的时间。最近，多伦多大学的研究人员Aaron Babier开发出自动化软件，旨在将这个时间缩短至几小时。

Aaron Babier联合多伦多大学的其他同事，包括Justin Boutilier、Timothy Chan教授以及放射肿瘤学系的Andrea McNiven教授，希望缩短放疗设计的时间。他们将此看成是一个错综复杂但可以解决的问题。

这个软件利用人工智能（AI）来挖掘过去的放射治疗数据，然后再将这些信息应用到优化引擎上，以便制定治疗计划。研究人员在217名喉癌患者的研究中应用这一软件工具，这些患者同时也接受了利用常规方法制定的治疗计划。

研究发现，Babier 的AI软件生成的治疗计划与患者的常规治疗计划具有可比性，不过，整个设计过程只需要20分钟，而不是几天。研究人员近日在《Medical Physics》杂志上发表了这项成果。

“许多其他的AI优化引擎已被开发出来。我们背后的想法是让它尽可能地模仿目前的最佳临床实践，”Babier说。

如果AI可以减轻临床医生在优化治疗计划上的负担，那么就可以换来更多资源，通过其他方式改善患者护理和结果。医疗保健专家可以转移他们的注意力，以提高患者的舒适度并缓解他们的痛苦。

Babier及其团队相信，通过进一步的开发和验证，医疗保健专家终有一天可以在诊所使用这款工具。不过，他们也认为，虽然AI可能会给计划制定者带来一个良好的开端，但训练有素的人类思维并没有过时。一旦软件创建了治疗计划，它仍然需要接受放射科医生的审核和定制，这可能需要几个小时。

Chan教授解释说：“这类似于将定制西装的设计过程自动化。裁缝必须先根据客户的尺寸来设计西装，然后这里改改，那里改改，才能达到最佳效果。我们的工具经历了类似的过程，为每位患者制定出最有效的放疗计划。”

研究团队强调，训练有素的医生，通常是专家，仍然需要在更精细的水平上微调治疗计划并进行质量检查。这些角色仍然是机器无法替代的。

对于Babier来说，他对癌症治疗的研究不仅仅是一项优化挑战。12岁那年，他的继母因脑肿瘤去世。“我知道我想做什么，这都是为了改善癌症治疗。因为家人的关系，这项研究增添了人性因素，”Babier说。

参考信息：Smarter cancer treatment: AI tool automates radiation therapy planning

论文原文：Knowledge‐based automated planning for oropharyngeal cancer