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人工智能可以启动癌症患者的早期放射治疗

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通常情况下,癌症患者必须等待几天到一个多星期才能开始治疗,而医生则手动制定治疗计划。然而,德克萨斯大学(UT)西南医学中心的一项新研究表明,强化的深度学习模型能够将这一过程简化到几分之一秒。
 
“有些病人需要立即放射治疗,但医生经常告诉他们回家,等等,”Steve江说主任UT西南医学人工智能和自动化(玛雅)实验室。“近乎实时地实现最佳的治疗方案是重要的和我们的一部分任务使用AI改善癌症治疗的所有方面。”
 
放射治疗是最常见的癌症治疗方式,沐鸣测速地址利用高辐射束摧毁癌细胞和缩小肿瘤。之前的研究表明,即使将治疗推迟一周,某些癌症复发或扩散的几率也会增加12%至14%。
 
林沐涵医生(左)与蒋医生商讨由人工智能发展的放射治疗计划。蒋博士的团队训练了四种深度学习模型,以立即生成剂量计划,缩短患者在开始放疗前必须等待的时间
 
林沐涵医生(左)与蒋医生商讨由人工智能发展的放射治疗计划。蒋博士的团队训练了四种深度学习模型,以立即生成剂量计划,缩短患者在开始放疗前必须等待的时间
 
这些统计数据促使江和他的团队探索使用人工智能的方法,以改善放射治疗的多个方面——从治疗开始前所需的初始剂量计划,到随着计划的进展而发生的剂量重新计算。这些剂量计划也可能有助于避免潜在的关键延误治疗。
 
蒋说,制定一个复杂的治疗计划可能是一个耗时和乏味的过程,包括仔细审查病人的成像数据和医疗团队中的几个阶段的反馈。
 
然而,发表在《医学物理学》(Medical Physics)杂志上的玛雅实验室(MAIA Lab)关于剂量预测的一项新研究表明,人工智能能够在收到病人的临床数据后,在百分之五秒内制定出最佳治疗方案。
 
科学家训练人工智能即时生成3D效果图,展示如何最好地将放射治疗分配给癌症患者。这项技术可以让患者更早开始治疗,从而降低癌症扩散的几率
 
科学家训练人工智能即时生成3D效果图,展示如何最好地向癌症患者分发放射治疗。这项技术可以让患者更早开始治疗,从而降低癌症扩散的几率
 
姜和他的团队的另一项研究也发表在《医学物理学》(Medical Physics)杂志上,沐鸣测试速该研究展示了人工智能如何在每次放疗前快速、准确地重新计算剂量,并考虑到病人的解剖结构自上次治疗后可能发生的变化。研究还发现,传统的、准确的重新计算有时需要患者等待10分钟或更长时间,此外,在每次治疗前需要进行解剖成像。
 
为了克服这一挑战,蒋的团队开发了一种人工智能算法,它结合了两种以前用于剂量计算的传统模型:一种是简单、快速、缺乏准确性的模型,另一种是复杂、准确但需要更长的时间(通常约半小时)的模型。
 
新开发的人工智能基于70名前列腺癌患者的数据,评估了模型之间的差异,并学会了如何利用速度和准确性在一秒钟内生成计算。
 
UT Southwestern计划在实现患者接口后,在临床护理中使用新的人工智能功能。与此同时,MAIA实验室目前正在开发用于其他几个目的的深度学习工具。这包括增强的医学成像和图像处理,自动化的医疗程序,以及改进的疾病诊断和治疗结果预测。
 
今年年初,《自然》杂志(Nature)的一项研究发现,人工智能程序在基于筛查性乳房x光片检测乳腺癌方面被证明与放射科专家同样有效,沐鸣测速地址而且在减少错误方面显示出了希望。