提速+提質(zhì)，3.5分鐘出方案！孫穎、周冠群團(tuán)隊(duì)發(fā)布鼻咽癌AI放療新進(jìn)展

放療方案不用苦熬數(shù)小時(shí)，人工智能一鍵高效出精品！近日，中山大學(xué)腫瘤防治中心孫穎、周冠群團(tuán)隊(duì)在國際權(quán)威期刊《類生命系統(tǒng)》（Cyborg and Bionic Systems）發(fā)表重要研究成果。該研究針對(duì)一站式（All-in-one）在線放療中如何實(shí)現(xiàn)既“保質(zhì)”又“高效”的計(jì)劃設(shè)計(jì)這一核心瓶頸，構(gòu)建并系統(tǒng)驗(yàn)證了一套面向鼻咽癌的AI自動(dòng)計(jì)劃模型（點(diǎn)擊文末閱讀原文查看）。該研究基于大規(guī)模臨床數(shù)據(jù)開展模型迭代優(yōu)化，并通過多中心回顧性評(píng)估及真實(shí)世界前瞻性臨床應(yīng)用驗(yàn)證，實(shí)現(xiàn)了在3.5分鐘內(nèi)穩(wěn)定生成高質(zhì)量的放療計(jì)劃的核心突破。

啃下“硬骨頭”，鼻咽癌放療計(jì)劃設(shè)計(jì)的困境

在腫瘤放療臨床領(lǐng)域，一站式在線放療將模擬定位，靶區(qū)勾畫，計(jì)劃設(shè)計(jì)與治療整合為一個(gè)在線工作流，使患者放療等待時(shí)間從2-3周縮短為30分鐘，極大程度降低了患者治療等待期間解剖變化導(dǎo)致的放療誤差。可鼻咽癌卻一直是放療界公認(rèn)的“硬骨頭”！該病癥病灶周邊解剖結(jié)構(gòu)錯(cuò)綜復(fù)雜，放療約束標(biāo)準(zhǔn)嚴(yán)苛，是臨床里最難制定放療計(jì)劃的病種。在臨床實(shí)踐中，通常通過長時(shí)間的人工反復(fù)調(diào)節(jié)與優(yōu)化來進(jìn)行計(jì)劃設(shè)計(jì)，尤其在復(fù)雜病例中，往往需要數(shù)小時(shí)甚至數(shù)天才能完成滿意方案。此外，手工計(jì)劃質(zhì)量高度依賴物理師經(jīng)驗(yàn)，不同操作者、不同中心間存在顯著個(gè)體差異，影響計(jì)劃質(zhì)量的一致性與可復(fù)制性。如何滿足在線工作流對(duì)“速度”和“質(zhì)量”的雙重要求，是當(dāng)前面臨的核心痛點(diǎn)。

為了解決當(dāng)前問題，研究團(tuán)隊(duì)建立了基于AI的鼻咽癌自動(dòng)計(jì)劃流程。效率層面，通過AI自動(dòng)優(yōu)化策略實(shí)現(xiàn)快速計(jì)劃生成，顯著縮短人工反復(fù)調(diào)參時(shí)間；質(zhì)量層面，通過AI模型驅(qū)動(dòng)的理想劑量分布預(yù)測(cè)與標(biāo)準(zhǔn)化優(yōu)化路徑，確保計(jì)劃輸出的計(jì)劃質(zhì)量和一致性。

透明迭代路徑，監(jiān)督AI計(jì)劃模型精準(zhǔn)進(jìn)化

經(jīng)過全方位技術(shù)優(yōu)化升級(jí)后，這套 AI 智能放療模型迎來實(shí)力蛻變！依托高效運(yùn)算模塊與智能加速技術(shù)，如今僅需3.5 分鐘，就能快速產(chǎn)出一份高標(biāo)準(zhǔn)、高質(zhì)量的鼻咽癌放療計(jì)劃，徹底告別人工反復(fù)調(diào)試的繁瑣流程。AI自動(dòng)計(jì)劃模型歷經(jīng)4個(gè)版本的系統(tǒng)性迭代開發(fā)，逐步攻克了計(jì)劃質(zhì)量、魯棒性與計(jì)算效率三大核心挑戰(zhàn)。

圖1 AI自動(dòng)計(jì)劃模型的迭代架構(gòu)與技術(shù)演進(jìn)

V1（基線模型）：構(gòu)建以CAD-3DUNet為核心的劑量預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合多維度計(jì)劃質(zhì)量調(diào)整策略，實(shí)現(xiàn)基本自動(dòng)計(jì)劃生成，接受率達(dá)60%。

V2（質(zhì)量優(yōu)化）：引入標(biāo)簽引導(dǎo)的Pareto最優(yōu)劑量分布選擇機(jī)制，以及基于優(yōu)先級(jí)的硬約束控制策略，實(shí)現(xiàn)靶區(qū)覆蓋與危及器官保護(hù)之間的智能權(quán)衡，一次優(yōu)化計(jì)劃效果接受率提升至80%。

V3（復(fù)雜病例攻堅(jiān)）：針對(duì)T4期高難度病例專項(xiàng)強(qiáng)化——引入分位數(shù)損失函數(shù)提升預(yù)測(cè)魯棒性，擴(kuò)充50例T4期訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并以隨機(jī)平臺(tái)優(yōu)化（SPO）替換傳統(tǒng)FMO算法，改善劑量適形度與均勻性。

V4（效率提升）：面向在線工作流的計(jì)算提速改造——部署CT-MCDL模塊實(shí)現(xiàn)快速蒙特卡洛劑量估算，引入CPU并行優(yōu)化與GPU加速劑量計(jì)算，將平均優(yōu)化時(shí)間從15至18分鐘大幅壓縮至3.5分鐘，正式具備實(shí)時(shí)臨床部署能力。

AI自動(dòng)計(jì)劃模型的性能演進(jìn)

以“臨床需求驅(qū)動(dòng)—算法迭代—提升量化”為主線，每一版本改進(jìn)均對(duì)應(yīng)明確的臨床問題并經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)驗(yàn)證，形成透明可解釋的演進(jìn)路徑。該“研發(fā)-驗(yàn)證”框架可直接遷移至其他病種或AI輔助放療任務(wù)，為智能放療系統(tǒng)的規(guī)范化研發(fā)與系統(tǒng)評(píng)估提供參考范本。

臨床三層驗(yàn)證，確保AI計(jì)劃模型可靠落地

第一層：5中心回顧性基準(zhǔn)測(cè)試

研究納入來自訓(xùn)練中心以及4家外部獨(dú)立中心的共計(jì)245例患者，覆蓋T1至T4各分期，系統(tǒng)評(píng)估AI自動(dòng)計(jì)劃計(jì)劃模型的跨中心泛化能力。

圖3 AI自動(dòng)計(jì)劃與人工計(jì)劃在四個(gè)外部驗(yàn)證中心之間的劑量學(xué)比較

AI計(jì)劃在劑量分布上不僅展示出優(yōu)于或不劣于各中心專家人工計(jì)劃的質(zhì)量，還具有更高的穩(wěn)定性與一致性。模型在未經(jīng)本地?cái)?shù)據(jù)微調(diào)的前提下，跨越不同成像協(xié)議、勾畫習(xí)慣與劑量處方方案實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定運(yùn)行，為后續(xù)多機(jī)構(gòu)快速推廣應(yīng)用提供了關(guān)鍵可行性依據(jù)。

第二層：全球最大規(guī)模前瞻性臨床驗(yàn)證

隨后，本研究前瞻性連續(xù)納入242例接受一站式在線放射治療的鼻咽癌患者，在真實(shí)臨床環(huán)境下全面評(píng)估自動(dòng)計(jì)劃系統(tǒng)的臨床可行性與實(shí)用性。研究設(shè)計(jì)符合真實(shí)世界研究核心標(biāo)準(zhǔn)，所得結(jié)論直接反映AI計(jì)劃系統(tǒng)的日常臨床實(shí)際表現(xiàn)，代表目前該領(lǐng)域最高級(jí)別的前瞻性真實(shí)世界循證證據(jù)。

前瞻性隊(duì)列研究的結(jié)果統(tǒng)計(jì)

前瞻性隊(duì)列中，自動(dòng)計(jì)劃的各靶區(qū)平均覆蓋率均超過99%，各危及器官受量均控制在臨床限值以內(nèi)，單次優(yōu)化臨床接受率約為95%，計(jì)劃質(zhì)量的穩(wěn)定有效降低了物理師與醫(yī)師的工作負(fù)荷，為高患者容量放療機(jī)構(gòu)的規(guī)模化運(yùn)營提供可量化的效率支撐。平均計(jì)劃生成時(shí)間為3.5分鐘，計(jì)劃效率的提高縮短了流程等待時(shí)間，直接降低分次內(nèi)運(yùn)動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)，從源頭保障劑量投照精度。

第三層：雙重劑量驗(yàn)證

所有計(jì)劃均通過兩級(jí)劑量質(zhì)量保證體系：在3%/3mm標(biāo)準(zhǔn)下第三方算法獨(dú)立劑量驗(yàn)算的Gamma通過率達(dá)99.95%，EPID in vivo在體實(shí)時(shí)劑量驗(yàn)證的Gamma通過率達(dá)98.53%。雙重劑量驗(yàn)證確保了AI自動(dòng)計(jì)劃計(jì)算劑量分布的可靠性以及計(jì)劃的高度可執(zhí)行性。

中山大學(xué)腫瘤防治中心的孫穎教授、周冠群主任醫(yī)師，以及浙江省腫瘤醫(yī)院姜鋒教授為該論文的共同通訊作者，中山大學(xué)腫瘤防治中心的王光宇物理師、楊鑫副研究員，以及湖南省腫瘤醫(yī)院倪千喜教授為共同第一作者。

主要研究者簡介：

通訊作者：孫穎 教授

中山大學(xué)腫瘤防治中心副主任、副院長，二級(jí)教授，國家重大人才工程入選者、享受政府特殊津貼專家、人社部國家百千萬人才工程“有突出貢獻(xiàn)中青年專家”、科技部創(chuàng)新人才推進(jìn)計(jì)劃-中青年科技創(chuàng)新領(lǐng)軍人才。2026“全國五一勞動(dòng)獎(jiǎng)?wù)隆鲍@得者。現(xiàn)任中國抗癌協(xié)會(huì)第九屆理事會(huì)理事，中國臨床腫瘤學(xué)會(huì)（CSCO）鼻咽癌專委會(huì)副主任委員，中國抗癌協(xié)會(huì)腫瘤大數(shù)據(jù)與真實(shí)世界研究專委會(huì)副主任委員等職。作為聯(lián)合主席牽頭制定了《中國-美國臨床腫瘤學(xué)會(huì)鼻咽癌臨床診治國際指南》；近5年來，作為通訊/一作（含共同）發(fā)表高水平論著50余篇，包括Nature、N Engl J Med、Lancet、JAMA、BMJ、Nat Med、Cancer Cell、Lancet Oncol、JCO、Radiology、Nat Commun等；主持國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目1項(xiàng)、國自然重大研究計(jì)劃重點(diǎn)支持項(xiàng)目1項(xiàng)、國自然數(shù)學(xué)天元基金數(shù)學(xué)與醫(yī)療健康交叉重點(diǎn)專項(xiàng)1項(xiàng)及國自然基金面上項(xiàng)目4項(xiàng)；發(fā)明專利已授權(quán)15項(xiàng)，轉(zhuǎn)讓5項(xiàng)；作為主要完成人之一獲國家科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)3項(xiàng)，省部級(jí)科技獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)8項(xiàng)。

通訊作者：周冠群 主任醫(yī)師

中山大學(xué)腫瘤防治中心放療科主任醫(yī)師、博士生導(dǎo)師。擅長鼻咽癌、喉癌、下咽癌等頭頸部惡性腫瘤的放療。主要研究方向?yàn)楸茄拾┑膫€(gè)體化治療和正常組織損傷。第一或共同第一作者發(fā)表SCI論文40余篇，包括Nature Medicine、Cancer Cell, Lancet Oncol、Nat Commun兩篇、Clin Cancer Res兩篇、Int J Radia Oncol Bio Phys三篇等。主持國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃課題，國家自然科學(xué)基金聯(lián)合專項(xiàng)，國家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目，廣東省自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目，廣東省青年提升項(xiàng)目等項(xiàng)目。獲得2014年“中華醫(yī)學(xué)科技獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)”，2014年“廣東省科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)”和2014年“教育部科學(xué)技術(shù)進(jìn)步一等獎(jiǎng)”。

第一作者：王光宇 物理師

中山大學(xué)腫瘤防治中心放療科物理師。主要從事放射治療計(jì)劃設(shè)計(jì)、質(zhì)控等工作，致力于精準(zhǔn)放射治療物理與技術(shù)的研究與應(yīng)用。主持國家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項(xiàng)目，參與國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目，國自然專項(xiàng)項(xiàng)目，廣東省自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目等多個(gè)項(xiàng)目。參與起草NCC/T-RT指南1項(xiàng)，參編人民衛(wèi)生出版社“醫(yī)學(xué)+X”新醫(yī)科系列教材《精準(zhǔn)放療質(zhì)控與數(shù)理融合創(chuàng)新教程》。以第一作者在 Cyborg and Bionic Systems、Medical Physics、Radiation Oncology 等國際期刊發(fā)表SCI論文5篇，國內(nèi)外共發(fā)表學(xué)術(shù)論文二十余篇，獲批國家發(fā)明專利2項(xiàng)。作為核心成員參與的項(xiàng)目，獲“創(chuàng)青春”第二屆全國衛(wèi)生健康行業(yè)青年創(chuàng)新大賽金獎(jiǎng)、2025全國顛覆性技術(shù)創(chuàng)新大賽優(yōu)勝獎(jiǎng)。獲2025年第一季度“Wiley威立中國高貢獻(xiàn)作者獎(jiǎng)”。

來源：中山大學(xué)腫瘤防治中心訂閱號(hào)

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