導讀 人工智能可以通過立即將復雜的臨床數(shù)據(jù)轉化為最佳治療計劃，幫助癌癥患者更快地開始放射治療，從而降低癌癥擴散的幾率。患者通常必須等待幾
人工智能可以通過立即將復雜的臨床數(shù)據(jù)轉化為最佳治療計劃，幫助癌癥患者更快地開始放射治療，從而降低癌癥擴散的幾率。
患者通常必須等待幾天到一周才能開始治療，而醫(yī)生則手動制定治療計劃。但是來自 UT Southwestern 的新研究表明增強的深度學習模型如何將這個過程簡化到幾分之一秒。
“其中一些患者需要立即進行放射治療，但醫(yī)生通常不得不告訴他們回家等待，”UT Southwestern 醫(yī)學人工智能與自動化 (MAIA) 實驗室主任 Steve Jiang 博士說。“近乎實時地實現(xiàn)最佳治療計劃很重要，也是我們使用 AI 改善癌癥治療各個方面的更廣泛使命的一部分。”
放射療法是一種常見的癌癥治療形式，它利用高輻射束來破壞癌細胞并縮小腫瘤。先前的研究表明，將這種療法推遲一周甚至會使某些癌癥復發(fā)或擴散的幾率增加 12-14%。
這些統(tǒng)計數(shù)據(jù)促使 Jiang 的團隊探索使用 AI 改進放射治療多個方面的方法——從治療開始前所需的初始劑量計劃，到隨著計劃的進展而發(fā)生的劑量重新計算。
Jiang 說，制定復雜的治療計劃可能是一個耗時且乏味的過程，需要仔細審查患者的影像數(shù)據(jù)和醫(yī)療團隊內部的幾個階段的反饋。
MAIA 實驗室一項關于劑量預測的新研究發(fā)表在《醫(yī)學物理學》上，證明了 AI 能夠在收到患者的臨床數(shù)據(jù)后在百分之五秒內制定最佳治療計劃。
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