人工智能為癌癥患者提供個(gè)性化放射療法

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據(jù)克利夫蘭診所的研究人員稱，人工智能可以利用醫(yī)療掃描和電子病歷的信息，借助該技術(shù)幫助告知個(gè)性化的輻射劑量，以治療癌癥患者。

建立的AI框架-第一個(gè)使用醫(yī)學(xué)掃描獲取輻射劑量信息的框架-通過考慮可能影響治療成功的個(gè)體腫瘤特征或其他患者特定因素，可以幫助將來影響放射治療。目前，輻射是均勻傳遞的。根據(jù)研究人員的說法，個(gè)性化放射療法可以將治療失敗率降低到5%以下，該研究人員在《柳葉刀數(shù)字療法》上發(fā)表了他們的發(fā)現(xiàn)。

克利夫蘭診所的研究人員將來自944名患者的治療前肺部CT圖像放入具有多任務(wù)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Deep Profiler中，以預(yù)測治療結(jié)果。開發(fā)的AI框架還使用了患者的電子健康記錄。

主要作者M(jìn)ohamed Abazeed醫(yī)師，醫(yī)學(xué)博士，克利夫蘭診所Taussig癌癥研究所的放射腫瘤學(xué)家，勒納研究所的研究員在一份聲明中說：“盡管在許多臨床環(huán)境中非常有效，但放射治療可以極大地受益于劑量優(yōu)化功能。” 。“該框架將幫助醫(yī)生制定以數(shù)據(jù)為依據(jù)的個(gè)性化劑量表，以最大程度地提高治療成功的可能性并減輕患者的放射副作用。”

AI模型使用來自健康記錄的圖像和信息來創(chuàng)建個(gè)性化的輻射劑量。根據(jù)研究人員的說法，該模型是首創(chuàng)的框架，是一種混合模型，它使用具有機(jī)器學(xué)習(xí)和現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)功能的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)能夠確定要使用多少先驗(yàn)知識。

研究人員表示，他們研究中“最重要的信息”是使用CT圖像作為輻射劑量個(gè)性化的貢獻(xiàn)者，并且框架從圖像中學(xué)習(xí)了預(yù)測特征。

Abazeed說：“機(jī)器學(xué)習(xí)工具，包括深度學(xué)習(xí)，有望在醫(yī)療保健中發(fā)揮重要作用。” “這個(gè)基于圖像的信息平臺可以提供個(gè)性化多種癌癥療法的能力，但更直接的是放射精確醫(yī)學(xué)的飛躍。”