设计放疗方案，就交给谷歌人工智能吧

李飞

本文来自康健新视野（微信：HealthHorizon），作者遇见未来，极客公园已获得转载授权。
日前，谷歌旗下的人工智能分部 DeepMind 宣布与英国伦敦大学学院医院 (University College London Hospital, UCLH) 达成新的研究伙伴关系。DeepMind 将利用机器学习帮助医生们规划针对头颈部肿瘤的放疗方案。
口腔癌在男性中的发病率为 75 分之一，女性中为 150 分之一，自从 20 世纪 70 年代以来，口腔癌的发病率上升了 92％。在放射疗法方面的进展大大提高了患者的生存率。立体定向放射疗法 (Stereotactic Radiotherapy) 可以通过将放射线精确地聚焦到肿瘤上，在杀死肿瘤细胞的同时，尽量避免影响肿瘤周围的健康组织。但是这种放疗方法需要对人体内肿瘤的位置和周围重要组织的位置做出精确的定位。当肿瘤处于头颈部时，精确定位变得尤其重要，因为头颈部有很多重要的神经、血管、以及脆弱的结构。如果放射疗法的定位出错，后果不堪设想。
所以，在放射疗法开始之前，医生们需要为患者接受放疗的身体部位勾画出一幅非常详细的地图，地图上要标明哪些部位需要接受放疗，哪些部位需要避免放射线。这个过程称为分割 (Segmentation), 它包括将需要治疗的部位的解剖细节画出来，然后将这些信息输入到放疗机器中，这样才能使机器靶向肿瘤，避免伤害健康组织。当接受放射疗法的区域在头颈部时，因为肿瘤与重要器官之间的距离非常近，导致医生们需要花费大量时间精心地把最微小的细节都画出来。

DeepMind 认为机器学习可能在分割的环节上帮助医生们优化绘图的过程。通过与伦敦大学学院医院的合作，DeepMind 将获得 700 名头颈部癌症患者的匿名扫描图像。DeepMind 将通过对这些图像的分析，构建算法在减少医生在分割这一步骤中花费的时间的同时，保证辨别肿瘤组织和健康组织上的精确性。一方面，医生们可以把省下来的时间用于教育、研究和病人的护理中去，另一方面，从头颈部扫描图像中得出的算法可能被推广用于帮助身体其它部位放射疗法的设计。
伦敦大学学院医院放疗的临床负责人 Yen-Ching Chang 博士说：「这是一项非常令人兴奋的研究，它有可能给我们如何设计放疗方案带来革命性的变化。」
参考资料：

• Google DeepMind targets NHS head and neck cancer treatment
• Research begins to develop pioneering technology to plan radiotherapy treatment
• DeepMind Health
  

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