随着计算机运算能力的提高，人工智能发展迅速，多种理论和算法相继涌现，并迅速应用于各个领域。在医疗健康领域，人工智能已取得瞩目成果，并显示出巨大潜力。针对精准放射治疗面临的诸多挑战，人工智能自然成为解决问题的最佳选择之一。近年来，研究者将人工智能技术应用于放射治疗的多个环节，取得了诸多成果，智能放射治疗初具雏形。
智能放射治疗是将人工智能应用于现代精准放射治疗过程中，以提高肿瘤放射治疗诊治效率和降低人为因素的不确定性为目的，实现个体化、快速化、精准化的放射治疗。人工智能替代放射治疗医务工作者进行靶区勾画、计划设计、质量控制等重复性强、劳动量大、耗时长的放射治疗工作，并辅助完成放射治疗决策、预后预测等人工难以精准完成的工作，归纳起来包括以下几个方面。
人工智能在肿瘤放射治疗决策中的应用
根据患者的病理学、基因学、影像学及临床信息，通过组学技术挖掘肿瘤的生物学特征，判断患者是否能从放射治疗中获益，以及应该采取的放射治疗技术和剂量分割模式。 人工智能在肿瘤放射治疗中的应用 在肿瘤放射治疗中，基于人工智能的多模态图像处理、靶区和危及器官的自动勾画、放射治疗计划自动设计、放射治疗自动质控、放射治疗中的运动管理都是近几年研究的热点。 目前，基于深度学习的自动勾画和自动计划已基本可以满足临床需求，大大提高了效率和同质化水平，为现代放射治疗面临的挑战提供了应对策略。 多模态图像处理中的应用 多模态影像可以提供更多信息，有助于精准确定肿瘤区和高风险区，但一些患者缺少MRI影像，利用人工智能技术，可以通过患者的CT图像，在一定程度上预测对应MRI图像中蕴含的信息。锥形束CT图像通常在放射治疗前、放射治疗中或放射治疗后采集，适合替代定位CT图像进行自适应放射治疗计划设计，然而欠佳的图像质量使其难以直接用于靶区勾画和剂量计算，利用人工智能技术，可以有效提升锥形束CT的图像质量，使自适应放射治疗的临床实现更近一步。 靶区及危及器官的自动勾画 精确的靶区及危及器官勾画需要耗费放射治疗医生大量时间，而且由于主观因素、经验、知识等导致不同医生的勾画结果存在差异。 基于图谱库(Atlas)的自动勾画虽然已经应用了一段时间，但精度欠佳。 近年来，深度卷积神经网络广泛应用于靶区和危及器官的分割，取得较为理想的效果，并迅速形成产品应用于临床中，可支持全身多种危及器官的自动勾画，大大提高了放射治疗医生的工作效率。 放射治疗计划自动设计 放射治疗剂量师需要根据自己的经验进行不断尝试和多重优化才能设计出高质量的放射治疗计划，这个过程要耗费大量的时间和精力，因此自动计划设计成为迫切需求。人工智能的发展使自动计划设计成为可能，不少研究者和多个三维治疗计划系统厂商相继推出基于人工智能的自动计划设计产品，不仅提高了效率，而且有利于提高放射治疗计划的同质化水平。 放射治疗自动质控 质量保证和质量控制是现代放射治疗过程中另一个需要耗费大量时间和精力的环节，人工智能的发展为质控工作的自动化提供了机会。同时人工智能可以从大量的质控数据中进行学习，将经验转化为数据，将数据转化为知识。 目前，已在放射治疗计划自动核对、加速器的质量保证、IMRT/NMAT的计划质量保证和误差辨识方面取得了显著成效。 放射治疗中的运动管理 放射治疗中的呼吸运动将影响治疗准确度，从而导致肿瘤控制率(TCP)的下降和正常组织损伤的增加，呼吸运动自适应补偿技术可以跟踪肿瘤的位置，并实时地调整治疗束，达到精准治疗的目的。 但常用的体外标记和体内肿瘤运动并非简单的线性关系，而且在跟踪和调整之间存在延迟，利用人工智能的预测能力，可以建立体外标志和肿瘤之间的精准关系，同时预测未来某个时刻的位置，达到补偿延迟的目的。 人工智能在肿瘤放射治疗预后中的应用 患者的临床特征、病理、基因、治疗方案等都将影响预后，传统统计学方法的预测准确度尚不能满足临床需求，而借助人工智能和医疗大数据可以实现个体化精准预测，有利于治疗方案的调整，从而提高肿瘤控制率，并降低正常组织并发症概率(NTCP)。 小结 现代放射治疗面临的挑战已非常明确并日渐凸显：精准医疗、个体化放射治疗方案的需求，放射治疗环节的自动化和智能化，最大限度地提高效率和放射治疗同质化水平。而这些正是人工智能同放射治疗结合有望解决的，因此人工智能将在放射治疗中发挥愈发重要的作用。
