科學通報 | 北京大學第一醫院李洪振教授團隊綜述人工智能在前列腺癌放療中的應用進展

近日，北京大學第一醫院放射治療科李洪振教授團隊在《科學通報》發表了題為“人工智能在前列腺癌放射治療中的應用現狀與展望”的綜述文章，系統性地總結了人工智能（AI）在前列腺癌放療全流程中的最新研究進展，重點闡述了AI在臨床決策、計劃設計、放療實施及預后管理等關鍵環節的應用進展，并針對當前面臨的挑戰提出了未來發展方向，旨在為構建更高效、精準、安全的智能化放療體系提供理論參考。

前列腺癌作為全球男性泌尿生殖系統發病率極高的惡性腫瘤，2022年全球新確診病例約150萬例。在我國，隨著人口老齡化進程加劇，前列腺癌發病率持續上升，已嚴重威脅中老年男性的生命健康。放射治療是一種有效的前列腺癌根治手段，但其物理計劃的復雜性及生物效應的異質性，對臨床操作的精準度提出了嚴苛要求。然而，傳統放療流程仍面臨著臨床決策不一致、質控標準缺乏統一規范、治療流程運轉效率低等問題。近年來，以機器學習和深度學習為代表的AI技術在醫學影像處理與大數據分析領域取得突破，為前列腺癌放療的范式變革提供了核心支撐。

文章首先論述了AI在腫瘤分層診斷與放療決策中的輔助價值（圖1）。準確的分層診斷是制定個體化方案的基礎。文章指出，結合多模態影像組學的深度學習模型能夠有效提取肉眼難以識別的病灶特征。通過提取T2加權成像、表觀彌散系數圖及彌散峰度成像中的組學特征，利用Lasso回歸等方法構建的人工智能模型在預測Decipher評分及Gleason評分方面展現出較好的預測性能，AUC分別達到0.84和0.72。在淋巴結轉移預測方面，融合PSMA PET-CT圖像與臨床特征的多模態模型的平均預測準確率達85%，顯著優于五位放療科醫師的平均診斷水平。此外，基于隨機森林算法的輔助決策平臺（如askMUSIC）通過整合大規模病例數據，為新確診患者提供更具循證醫學依據的治療路徑評估，有效優化了醫療資源的臨床配置。

圖1人工智能在前列腺癌放療中的應用范式：分層診斷與決策優化

在放療計劃設計環節，AI自動勾畫技術已展現出巨大的臨床價值。相比傳統人工勾畫1~2小時的耗時，AI模型可在數分鐘內完成靶區與危及器官的勾畫，并提高勾畫一致性。針對CT影像軟組織對比度差的問題，文章介紹了一種基于U-Net架構的深度學習模型。該模型無需融合MRI，即可在CT上清晰辨識前列腺與直腸交界等復雜結構。同時，基于深度強化學習（DRL）的自動計劃系統能模擬物理師操作，生成劑量分布更優的放療計劃，顯著縮短了計劃設計耗時。

放療實施過程中的動態監測是確保治療增益的關鍵。在前列腺癌在線自適應放療中引入AI技術，能將自適應調整時間從9.8分鐘壓縮至5.3分鐘，大大提高了自適應放療效率。同時，AI模型可通過實時追蹤前列腺運動，以確保射束始終精準覆蓋靶區并最大限度保護周圍正常組織。此外，AI模型還能預測膀胱充盈狀態，有效減少因重復CBCT掃描帶來的額外輻射暴露。

在預后管理方面，AI通過提取影像組學、劑量組學及基因組學特征，構建出更精準的復發風險與毒副反應（如直腸出血、尿頻）預測模型。此外，大語言模型（LLM）正成為患者教育的新工具，能提供得到醫生認可的疾病知識解答，改善患者的診療參與度。

盡管AI在前列腺癌放療領域潛力巨大，但文章也指出了其未來發展所面臨的嚴峻挑戰。首先是數據的異質性問題，不同醫療中心的設備與勾畫習慣差異限制了模型的泛化能力。其次，深度學習模型的決策過程缺乏透明度，限制了醫師的信任度。此外，涉及隱私的醫療數據流通困難，制約了大樣本標準化數據庫的建立。針對上述瓶頸，文章對未來方向進行了展望，強調應推動多中心協作，制定統一的數據標準，并利用聯邦學習、同態加密等技術實現跨機構協同訓練。同時，發展可解釋性人工智能（XAI）可通過注意力機制等手段展示模型決策依據，或將成為未來研究的重點。不僅如此，還需建立完善的醫學專家審核機制與倫理監管框架，以確保AI應用的安全性。

北京大學第一醫院放射治療科李洪振教授為本文的通訊作者，在讀博士生彭清華為本文的第一作者。亓昕教授、曹俊燕教授為綜述梳理、構思及文章校對提供了幫助。相關研究得到了?都衛生發展科研專項(2024-2-4075)、中央高水平醫院臨床研究建設項目(2023IR20，2024CX21)、國家科技重大專項(2023ZD0511300)和北京大學世紀金源騰云臨床研究專項(TY2025001)的資助。該綜述不僅系統展示了AI 在前列腺癌放療中的前沿技術，也為未來人工智能技術在腫瘤放療中的深度融合與應用轉化提供了重要指引。

文章信息

彭清華，亓昕，曹俊燕，等.人工智能在前列腺癌放射治療中的應用現狀與展望. 科學通報, 2026.

https://www.sciengine.com/doi/10.1360/CSB-2025-5671.

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