近日，2023年度中國醫(yī)學人工智能代表性算法評選結果出爐，由浙江大學醫(yī)學院附屬第一醫(yī)院、阿里巴巴達摩院(湖畔實驗室)聯(lián)合提出的“人體正常器官的分層分割模型”入選其中。
放射治療作為癌癥的關鍵治療方式之一，其有效性與安全性高度依賴于靶區(qū)和危及器官的準確勾畫。這要求放射腫瘤醫(yī)生在制定治療規(guī)劃時，對器官進行精準的分割勾畫，最大限度將放射劑量集中在靶區(qū)，以免靶區(qū)周邊的正常器官受到不必要的傷害。
針對放療靶區(qū)勾畫耗時耗力的難題，浙大一院、達摩院聯(lián)合研究團隊提出了一種自動且高效的算法系統(tǒng)SOARS，構建了雙層的深度學習框架，實現(xiàn)了42個器官的精準分割，讓放療規(guī)劃更精準，病人更受益。相關成果已于2022年10月發(fā)布在國際醫(yī)學期刊Nature Communications。
圖為AI完成的自動器官分割，紅色為放療靶區(qū)
該算法使用了176名患者的訓練集，然后在六個外部中心經(jīng)過1327名患者數(shù)據(jù)驗證。結果顯示，SOARS比現(xiàn)有國際上最好的分割算法結果提高至少3-5%，達到媲美專業(yè)醫(yī)生的勾畫精度、實現(xiàn)危及器官和和正常器官的標準化制定，超過98%由算法自動勾畫的危及器官可直接投入臨床使用。
研究團隊更基于此算法研發(fā)了一個可持續(xù)分割143個全身器官的分割模型，克服了在數(shù)據(jù)集之間不可見的情形下，多器官分割中存在的遺忘現(xiàn)象，相關成果被計算機視覺頂會ICCV 2023收錄，并在多個合作醫(yī)院開始試用。
浙江大學醫(yī)學院第一附屬醫(yī)院放療科副主任葉香華表示，這項研究表明了人工智能可大幅減少靶區(qū)勾畫的工作量，輔助醫(yī)生提高整個癌癥放療的工作效率和可重復性，是臨床醫(yī)生不可多得的好助手?！安∪私?jīng)常不解，為什么制定放療方案動輒要十天半個月的時間，AI如能在靶區(qū)勾畫環(huán)節(jié)提升效率，這將大大縮短治療等待的過程，減少病人焦慮?！?/FONT>
達摩院醫(yī)療AI團隊負責人、IEEE Fellow呂樂表示，該算法展示出極大的器官分割性能與可擴展性，未來，不同科室也可根據(jù)各自的需求去定制模型。
本次評選由中國生物醫(yī)學工程學會醫(yī)學人工智能分會、中國工業(yè)與應用數(shù)學學會數(shù)學與醫(yī)學交叉學科專業(yè)委員會、數(shù)學圖像聯(lián)盟于2023年12月5日組織同行專家評審，并報全國科學技術名詞審定委員會醫(yī)學人工智能名詞審定委員會審批通過，將于12月底的2023中國醫(yī)學人工智能大會上進行頒獎。
（達摩院DAMO）
