近日，哈医大肿瘤医院胸部放疗二病房殷洪涛教授团队联合放射物理科邵文成高级工程师，成功开展基于多模态动态融合与增量学习的自适应放疗靶区智能勾画及演变预测技术，并应用于肺癌、食管癌等常见肿瘤的放疗靶区辅助勾画与研究验证。该技术将临床诊疗经验与人工智能技术相结合，有效优化放疗术前准备流程，为肿瘤患者个体化精准放疗提供全新技术支撑。

精准勾画是放疗的重要基础

放射治疗是肿瘤核心治疗手段之一，依托高能射线精准杀灭肿瘤细胞。而精准的靶区勾画，是保障放疗疗效、规避治疗风险的重要前提。放疗前，医生结合定位CT等影像、临床病史等资料，精准确定肿瘤照射靶区，同时勾画肺、心脏、脊髓等需要保护的正常组织器官，为后续放疗方案制定、剂量计算提供依据。这如同为肿瘤治疗绘制专属“导航图”：明确照射范围，保护正常组织。借助AI辅助勾画技术，医生能更快识别影像中的靶区和正常组织边界，提高勾画效率与准确性。

AI辅助勾画提质增效助力患者获益

本技术通过多模态影像动态融合与主动增量学习，精准识别肿瘤病灶与正常组织边界，生成初步靶区勾画。团队在国内率先将主动增量学习应用于放疗靶区智能勾画临床实践，实现AI模型持续学习、动态优化。经确认的修正数据可用于迭代，以适应不同病种、治疗阶段和临床规范。AI还能分析治疗期间肿瘤缩小、位置移动和器官形变，辅助判断是否需要更新勾画、重新计算剂量或调整计划，使治疗更贴合患者当前情况。

2026年2月至6月，项目累计登记应用病例83例。阶段性数据显示，相较于传统人工勾画流程，AI辅助勾画整体耗时缩短约60%，勾画质量达到临床预设要求。该技术不但有助于缩短准备时间，而且能更准确地判断靶区边界、减少漏照和不必要照射，可以保护正常组织，降低放射性肺炎、食管炎等风险，全方位提升肿瘤放疗的安全性与有效性。

AI时代下的在线自适应放疗

AI与自适应放疗深度融合前景广阔

人工智能与自适应放疗的深度融合，是肿瘤精准放疗发展的核心方向。未来，该AI技术将实现自适应放疗全流程覆盖，通过整合分析高分辨率锥形束CT（CBCT）影像、放疗剂量分布和患者临床诊疗数据，智能识别肿瘤病灶与正常组织器官变化，为放疗方案调整、剂量优化提供精准、量化的科学依据。

下一步，团队将把AI动态评估体系融入日常放疗工作。通过定期比对影像数据，实时跟踪肿瘤及周围组织变化，提示达到预设标准的病例；结合最新影像数据形成放疗靶区调整建议和剂量评估结果，经医生审核后即可完成方案优化。同时，打通病情变化识别、治疗方案评估、诊疗计划审核全流程，缩短临床响应周期，为肿瘤患者提供更高效、精准、个体化的放射治疗服务。