在与《靶向肿瘤学》的一次访谈中，Hina Saeed 博士讨论了人工智能（AI）和放射组学如何改变放射肿瘤学的格局。
Hina Saeed 博士表示，人工智能，尤其是深度学习，正在彻底改变放射肿瘤学领域。这一工具通过改善治疗计划、提高准确性和整体患者护理，展现了其影响和前景。据 Hina Saeed 博士介绍，AI 在许多方面都带来了显著的进步。例如，以前需要几天才能完成的治疗计划现在可以在几小时内生成，从而提高了护理效率。专家们还可以增强肿瘤和器官的分割，帮助放射肿瘤学家提供更精确的治疗。
放射组学也逐渐成为放射肿瘤学的重要组成部分，有助于制定更加个性化的治疗计划。通过分析影像数据，放射组学可以预测治疗结果并支持决策，为肿瘤学家提供额外的数据来定制患者的治疗方案。随着 AI 和放射组学的不断发展，它们正在创造机会，通过预测建模来提高患者护理的准确性。然而，要充分发挥 AI 在放射肿瘤学中的潜力，仍需解决若干挑战。
靶向肿瘤学：AI，特别是深度学习，是如何改变放射肿瘤学领域的？
Saeed： AI，尤其是深度学习，正在从多个方面革命化放射肿瘤学。它增强了治疗计划和优化，使得计划可以在几小时内而不是几天内完成。AI 还提高了肿瘤和器官分割的准确性，这对于有效的放射治疗至关重要。此外，AI 辅助质量控制和保证，确保治疗计划达到高标准。它通过实时监测肿瘤运动优化图像引导的放射治疗。
您如何看待放射组学在日常放射肿瘤学实践中的整合？
放射组学正逐步成为放射肿瘤学不可或缺的一部分，通过增强预测建模和决策支持。通过分析影像数据，放射组学可以预测治疗结果并帮助制定个性化的治疗计划。它提供了额外的数据点，协助肿瘤学家做出更明智的决策，最终改善患者护理。
在将深度学习应用于放射治疗时存在哪些挑战，如何解决这些挑战？
存在几个挑战，例如需要大量高质量、标注和标准化的数据集来训练 AI 模型。协作努力和数据共享倡议可以帮助克服这一点。另一个挑战是 AI 模型的可解释性，通常被视为黑箱。开发可解释的 AI 模型，提供对其决策过程的见解，是至关重要的。此外，持续验证和更新 AI 模型是必要的，以保持其准确性和可靠性。
AI 和放射组学如何改善患者的个性化治疗计划？
AI 和放射组学通过提供对每位患者独特肿瘤生物学和治疗反应的详细洞察，实现更个性化的治疗计划。AI 可以分析大量数据，识别模式并预测结果，使我们能够定制辐射剂量和时间表，以实现最佳效果。这种个性化方法提高了治疗效果并减少了不良反应。
您认为 AI 将如何影响放射肿瘤学家的未来角色？
放射肿瘤学家可能对 AI 有一些担忧，但实际上，AI 将通过自动化常规任务和提供高级分析工具来增强他们的角色。这将使肿瘤学家能够更多地关注患者护理和复杂决策。AI 将作为有价值的助手，提升我们的能力并改善我们提供的个性化护理的整体质量。
在使用 AI 时应考虑哪些伦理问题？
伦理问题包括患者隐私、数据安全和知情同意，特别是在使用 AI 时。还需要解决 AI 算法中的潜在偏见，这可能导致治疗不公。透明的 AI 决策过程和持续的公平性和准确性监控对于维持患者护理的信任和平等至关重要。
AI 如何改善放射肿瘤学的临床研究和试验？
AI 可以通过分析大数据集来识别趋势并生成假设，从而简化临床研究。它还可以通过预测哪些患者亚群最有可能从特定治疗中受益来增强试验中的患者选择。此外，AI 可以实时监控试验进展，确保遵守协议并提高整体研究效率。
您最期待哪些即将出现的技术进步？
我非常期待实时自适应放射治疗方面的进展，其中 AI 根据实时成像和患者反馈连续调整治疗计划的交付。这种方法允许我们进一步个性化治疗并改善结果。将多组学数据与放射组学结合，以提供肿瘤生物学的全面视图，也是一个非常有前景的研究领域。
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