由多倫多大學科研團隊開發的一款新型人工智能工具，能夠顯著縮短為癌癥患者制定放療計劃所需要的時間。

研究人員利用人工智能開發個性化癌癥放療治療計劃，整個周期僅為20分鐘

根據發表在雜志上的論文所述，此項研究利用人工智能挖掘放療歷史數據并設計算法，從而制定出推薦的治療策略。為了驗證人工智能生成的相關治療計劃，研究人員觀察了217位患有頭／頸部位癌癥的患者，他們皆接受有常規方法制定的放療計劃。事實證明，人工智能提出的計劃與常規計劃基本一致。

來自多倫多大學工程系的主要研究成員Aaron Babier表示，“目前已經出現眾多其它人工智能優化引擎，但我們希望其能夠更接近現有臨床最佳實踐的具體要求。”

就目前而言，為每位患者定制放療計劃可能需要數天時間。這是因為癌癥通常會持續擴散與增長，因此醫生需要投入大量時間設計這些復雜的治療策略。

眾所周知，頭／頸部位置的癌癥一直是治療計劃設計方面的難點，因為腫瘤情況在不同患者身上往往存在巨大差異。研究人員們希望這種工具能夠在棘手且復雜的癌癥類別當中帶來良好收效。以此為基礎，該工具有望在前列腺癌等腫瘤變異情況較為單一的情況下發揮更好的作用。

結合這一問題，Babier強調稱人工智能不應成為醫療衛生專業人士的替代方案，而是通過接手各類重要的基礎性工作幫助其節省時間。一旦軟件創建出治療計劃，其仍然需要由放射物理學專家們進行審查并做出進一步修改，這至少還需要數個小時。

人工智能被廣泛視為癌癥診斷、監測以及治療的重要未來發展方向，但一部分醫療衛生專業人士對于利用機器學習工具做出臨床決策提出了道德層面的擔憂。今年早些時候，斯坦福大學的研究人員與醫學博士就在雜志的一篇文章中提出這樣的問題：“醫生必須充分了解算法的創建方式，并以批判性的方式評估用于創建預測結果的數據來源，了解模型的運作方式并防止對其過度依賴。”

如今，醫學界的新技術發展已經成為一種普遍性趨勢——醫學博士們需要將這些新的診斷方法同自身專業知識相結合，從而充分了解這些新技術以怎樣的程度決定著患者的命運。目前正在進行的類似爭論，還包括是否應該利用人工智能對癌癥進行活檢。

盡管存在這些問題，但醫療衛生行業亦開始全面對人工智能投入資源與精力，包括微軟與IBM在內的各大科技巨頭也正在將人工智能引入各類應用。許多企業似乎認為，人工智能將成為一種可行的解決方案，可以有效解決藥物發現過程冗長且成本極其昂貴的難題。總部位于多倫多的生物技術公司BenchSci提供的調查結果顯示，目前已經有28家制藥企業與97家初創公司正在利用人工智能技術進行藥物研發。

Babier解釋稱，利用人工智能輔助放療設計的目標，在于進一步解放醫療人員的精力而非帶來顛覆性變革。

Babier指出，“這款工具在本質上就是一款非常簡單的插件，有助于在臨床環境中提供輔助，其區別在于擁有智能水平更高的參數。”

該多倫多大學團隊并非惟一致力于利用人工智能優化放療計劃的研究組織。其他對此抱有興趣的參與方還包括谷歌的DeepMind Health，其目前正與倫敦大學醫院合作開展相關研究。