多伦多大学研究小组开发的一种新的人工智能工具可以显着缩短为癌症患者制定放射治疗计划所需的时间。研究人员使用人工智能制定个性化的癌症放射治疗计划，整个周期只有20分钟。根据发表在该杂志上的论文，该研究使用人工智能来挖掘历史放疗数据，并设计算法来制定推荐的治疗策略。为了验证由人工智能产生的相关治疗计划，研究人员观察了217例头颈癌患者，他们都接受了通过常规方法制定的放射治疗计划。事实证明，人工智能提出的计划与传统计划基本相同。多伦多大学工程系的重要研究成员Aaron Babier表示：“已经有许多其他人工智能优化引擎，但我们希望它们可以更接近于现有临床最佳实践的具体要求。”目前，对所有人而言，患者定制放射治疗计划可能需要几天的时间。这是因为癌症通常会继续扩散和生长，因此医生需要花费大量时间来设计这些复杂的治疗策略。众所周知，头/颈位置的癌症一直是治疗计划设计中的难点，因为不同患者的肿瘤状况常常相差很大。研究人员希望该工具能够在困难和复杂的癌症类别中取得良好的结果。基于此，该工具有望在诸如前列腺癌等肿瘤突变相对单一的情况下发挥更好的作用。结合这个问题，Babier强调，人工智能不应该替代医学和健康专业人士，而应通过接管各种重要的基本任务来帮助他们节省时间。一旦软件创建了治疗计划，仍然需要辐射物理学专家对其进行审查和进一步修改，这至少需要几个小时。人工智能被广泛认为是癌症诊断，监测和治疗的重要未来发展方向，但是一些医学和健康专业人士对使用机器学习工具做出临床决策提出了道德上的关注。今年早些时候，斯坦福大学的研究人员和医学博士在该杂志的一篇文章中提出了这个问题：“医生必须充分了解算法是如何创建的，并严格评估用于创建预测的数据。出处，了解模型的工作原理并防止对其过度依赖。”如今，医学界新技术的发展已成为一种普遍趋势，医学医生需要将这些新的诊断方法与自己的专业知识相结合。充分了解这些新技术在多大程度上决定了患者的命运。当前正在进行的类似争论包括是否应使用人工智能对癌症进行活检。尽管存在这些问题，但医疗卫生行业已开始在人工智能上充分投入资源和精力，包括微软和IBM在内的主要技术巨头也正在将人工智能引入各种应用程序中。许多公司似乎相信，人工智能将成为可行的解决方案，可以有效地解决冗长而昂贵的药物发现问题。根据总部位于多伦多的生物技术公司BenchSci提供的调查结果，目前有28家制药公司和97家初创公司正在使用人工智能技术进行药物研发。 Babier解释说，使用人工智能辅助放射治疗设计的目的是进一步释放医务人员的精力，而不是带来破坏性的变化。 Babier指出：“该工具本质上是一个非常简单的插件，可在临床环境中提供帮助。区别在于它具有更智能的参数。”多伦多大学团队并不是唯一一个致力于使用体力劳动的团队。研究机构可以智能地优化放射治疗计划。其他感兴趣的人士包括Google的DeepMind Health，该公司目前正在与伦敦大学医院合作进行相关研究。