近日，肿瘤医院放射治疗中心章真教授、胡伟刚研究员领衔研究团队，发布一项重磅研究成果。该研究聚焦人工智能驱动放疗自动计划的多中心跨癌种研究。通过AI大模型，提速放疗自动计划40%，临床可接受标准达到82%，首次证实该模型多中心推广的可行性和未来临床应用价值。成果发表在国际顶级期刊《自然-通讯》（Nature Communications），是国内首个由放疗物理师主导并登上Nature子刊的放疗物理类临床研究，更是国内放疗物理师首篇影响因子超15分的研究成果。
破解临床痛点
AI赋能打造高水平、标准化的放疗计划
临床肿瘤治疗中，70%的患者需要接受放疗。作为肿瘤治疗的“三驾马车”，放疗被称为对抗癌症的“隐形手术刀”。
肿瘤医院放射治疗中心副主任胡伟刚教授指出：这把“手术刀”能否发挥最大疗效，取决于肿瘤患者手上那份看不见、却至关重要的放疗计划。它如同精准打击的“导航系统”，既决定着射线能否精准杀灭肿瘤，也守护着周围正常组织的安全，直接影响患者的治疗效果、生存质量甚至最终预后。
“每个医院放疗科的物理师犹如一位‘设计导弹’的专家。”肿瘤医院放射治疗中心章真教授指出，一份高水平的放疗计划需兼顾消灭肿瘤的“火力”剂量、覆盖圈，又要设计周边器官的保护“屏障”。这项传统由物理师人工操作的工作，一方面耗时费力，另一方面受限于物理师的个人经验，以及不同医疗机构放疗计划质量存在的水平差异，亟需通过科技创新的方式来破解这一临床痛点。
“AI模型的出现，给破解这一难题提供了创新空间和可能性。”章真教授、胡伟刚教授牵头浙江省肿瘤医院、湖南省肿瘤医院等单位，基于肿瘤医院放射治疗中心前期多年的计划设计经验、自动计划研究以及既往的高质量放疗计划历史数据，训练出覆盖鼻咽癌、乳腺癌等五大常见癌种的深度学习剂量预测模型，搭配可灵活调整的临床目标表，并开展多中心的测试。
多中心跨癌肿研究框架图
包括：单中心模型训练、多中心计划评估和计划适用性改进三个方面
不同单位根据自身临床习惯调整目标表后，所有由AI驱动的自动放疗计划均在联影治疗计划系统上一次优化完成。结果显示，250例测试病例中82%的自动计划达到临床可接受标准，60%效果优于或等同于人工计划，且单中心AI模型在外部医院也能稳定输出优质计划，首次证实了该技术多中心推广的可行性。
自动计划（ATP）与手工计划（MNL）的
医生主观盲评结果（左图）和客观剂量对比结果（右图）
效率质量双提升，医工交叉惠及基层医疗
此项研究不仅实现了多个医院放疗计划质量的高水平、标准化，更带来了显著的效率提升。在75例患者的临床研究中，AI驱动的自动放疗计划大幅缩短了方案目标设计和剂量调整的试错时间，让整个放疗计划流程缩短约40%，减少了患者等待接受治疗的时间。
与手工计划（MNL）相比
该自动计划方法（ATP）能节约全流程时间约40%
胡伟刚研究员认为，该项医工交叉的创新成果，除了实现放疗计划医学创新成果的临床转化，还能延伸至更广阔的惠患医疗服务场景。
“对基层医院而言，无需投入大量资源训练本地模型即可使用先进技术，降低了优质放疗计划临床应用的门槛。”
对患者而言，无论身处何地，无需出县或出市，都能享“复旦肿瘤”同质化的精准放疗计划，减少了医疗资源差异带来的治疗效果不佳等问题。
在产医研融合层面，医院、科研团队与企业的紧密协作，搭建起技术从AI模型实验室走向临床的高效桥梁，树立了产医研协同创新的标杆。
“预计在接下来两年，这项技术将在全国多个放疗单位进行大规模推广测试和深化临床应用，将有更多肿瘤患者受益于高效、精准、同质化的放疗服务，科技进步正成为守护肿瘤患者生命健康、赋能基层医疗水平提升的坚强后盾。”章真教授期待。
复旦大学附属肿瘤医院放射治疗中心于蕾助理研究员为该论文第一作者，湖南省肿瘤医院倪千喜教授、浙江省肿瘤医院王彬冰教授为共同第一作者，章真教授、王佳舟副研究员和胡伟刚研究员为共同通讯作者，项目获得国家科技部重点研发计划等多项基金资助。
