浙大一院、达摩院入选2023中国医学人工智能代表性算法，“AI抠图”让癌症病人受益

12月12日消息，2023年度中国医学人工智能代表性算法评选结果近日出炉，由浙江大学医学院附属第一医院、阿里巴巴达摩院（湖畔实验室）联合提出的“人体正常器官的分层分割模型”入选其中。该算法可高效分割42个器官，让放疗规划更精准，病人更受益，有效降低放疗对身体的损伤，并帮助医生减轻了90%的靶区勾画工作量。

图为AI自动完成的放疗靶区勾画工作，红色为靶区，其他颜色为正常器官

放射治疗作为癌症的关键治疗方式之一，其有效性与安全性高度依赖于靶区和危及器官的准确勾画。这要求放射肿瘤医生在制定治疗规划时，对器官进行精准的分割勾画，最大限度将放射剂量集中在靶区，以免靶区周边的正常器官受到不必要的伤害，平均在一个病人身上平均要花费3-4小时，耗时耗力，且容易出错。近年来，基于深度学习的自动危及器官分割方法取得了巨大进展，极大地提高了器官分割的精度和效率。

浙大一院、达摩院联合研究团队提出了一种自动且高效的算法系统SOARS，构建了双层的深度学习框架，实现了42个器官的精准分割。该算法成果已于2022年10月发布在国际医学期刊NatureCommunications。

该算法使用了176名患者的训练集，然后在六个外部中心经过1327名患者数据验证。结果显示，SOARS比现有国际上最好的分割算法结果提高至少3-5%，达到媲美专业医生的勾画精度、实现危及器官和和正常器官的标准化制定，超过98%由算法自动勾画的危及器官可直接投入临床使用。换言之，这将帮助放射肿瘤医生减轻90%的靶区勾画工作量。

研究团队更基于此算法研发了一个可持续分割143个全身器官的分割模型，克服了在数据集之间不可见的情形下，多器官分割中存在的遗忘现象，相关成果被计算机视觉顶会ICCV 2023收录，并在多个合作医院开始试用。

浙江大学医学院第一附属医院放疗科副主任叶香华表示，这项研究表明了人工智能可大幅减少靶区勾画的工作量，辅助医生提高整个癌症放疗的工作效率和可重复性，是临床医生不可多得的好助手。“病人经常不解，为什么制定放疗方案动辄要十天半个月的时间，AI如能在靶区勾画环节提升效率，这将大大缩短治疗等待的过程，减少病人焦虑。”

达摩院医疗AI团队负责人、IEEEFellow吕乐表示，该算法展示出极大的器官分割性能与可扩展性，未来，不同科室也可根据各自的需求去定制模型。

据了解，本次评选由中国生物医学工程学会医学人工智能分会、中国工业与应用数学学会数学与医学交叉学科专业委员会、数学图像联盟于2023年12月5日组织同行专家评审，并报全国科学技术名词审定委员会医学人工智能名词审定委员会审批通过，将于12月底的2023中国医学人工智能大会上举行颁奖仪式。