基于大數(shù)據(jù)的放療虛擬仿真病例庫開發(fā)與應用演講人01基于大數(shù)據(jù)的放療虛擬仿真病例庫開發(fā)與應用02引言：放療領域的時代挑戰(zhàn)與技術革新需求03病例庫需求分析：從臨床痛點到功能定位04技術架構(gòu)：大數(shù)據(jù)與虛擬仿真的融合支撐05開發(fā)流程：從數(shù)據(jù)采集到系統(tǒng)上線的全周期管理06應用場景：賦能放療全鏈條的價值實踐07挑戰(zhàn)與展望：邁向智能化、個性化的新階段08結(jié)論：以病例庫為引擎，驅(qū)動放療高質(zhì)量發(fā)展目錄01基于大數(shù)據(jù)的放療虛擬仿真病例庫開發(fā)與應用02引言：放療領域的時代挑戰(zhàn)與技術革新需求引言：放療領域的時代挑戰(zhàn)與技術革新需求在腫瘤綜合治療體系中，放射治療（以下簡稱“放療”）作為局部根治性治療的重要手段，目前全球約70%的腫瘤患者在治療過程中需要接受放療，其精準化、個體化水平直接關系到患者生存質(zhì)量與預后。然而，傳統(tǒng)放療實踐長期面臨三大核心痛點：一是真實病例資源分布不均，罕見病、復雜病例難以獲取，制約了臨床經(jīng)驗積累與技術傳承；二是放療計劃制定高度依賴醫(yī)師經(jīng)驗，不同醫(yī)療機構(gòu)間方案質(zhì)量差異顯著，規(guī)范化程度不足；三是醫(yī)學教育中，放療操作培訓面臨倫理風險高、成本大、重復性差等問題，年輕醫(yī)師成長周期長。與此同時，大數(shù)據(jù)技術與虛擬仿真技術的快速發(fā)展為破解上述難題提供了全新路徑。大數(shù)據(jù)技術通過整合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，能夠挖掘放療決策規(guī)律、預測治療結(jié)局；虛擬仿真技術則可構(gòu)建高保真的放療場景，實現(xiàn)“零風險”操作演練與方案預演。二者的深度融合，催生了“放療虛擬仿真病例庫”這一創(chuàng)新載體——其以真實世界數(shù)據(jù)為基礎，以虛擬仿真為呈現(xiàn)形式，引言：放療領域的時代挑戰(zhàn)與技術革新需求集病例管理、教學培訓、臨床決策支持、科研創(chuàng)新于一體，正推動放療領域從“經(jīng)驗醫(yī)學”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動醫(yī)學”的范式轉(zhuǎn)變。作為放療領域的從業(yè)者，筆者親身經(jīng)歷了從手工勾畫靶區(qū)到AI輔助分割、從單中心經(jīng)驗總結(jié)到多中心數(shù)據(jù)協(xié)同的跨越，深刻認識到病例庫開發(fā)不僅是技術問題，更是關乎醫(yī)療質(zhì)量提升與學科發(fā)展的戰(zhàn)略工程。本文將從需求分析、技術架構(gòu)、開發(fā)流程、應用場景及未來挑戰(zhàn)五個維度，系統(tǒng)闡述放療虛擬仿真病例庫的開發(fā)邏輯與實踐價值。03病例庫需求分析：從臨床痛點到功能定位臨床需求的多維解構(gòu)個性化治療決策支持需求隨著腫瘤診療進入“精準醫(yī)療”時代，放療方案的制定需綜合考慮腫瘤分期、分子分型、器官功能狀態(tài)等多維因素。然而，臨床醫(yī)師常面臨“信息過載”與“知識碎片化”的矛盾：一方面，海量醫(yī)學文獻與指南難以實時匹配具體患者；另一方面，本院歷史病例數(shù)據(jù)有限，難以快速檢索相似病例作為參考。例如，對于局部晚期胰腺癌合并血管侵犯的患者，究竟是選擇立體定向放療（SBRT）還是調(diào)強放療（IMRT），需參考類似解剖結(jié)構(gòu)、劑量分布及預后的病例數(shù)據(jù)。病例庫需具備“病例-患者”智能匹配功能，通過關鍵特征（如腫瘤位置、體積、危及器官距離等）的量化比對，為醫(yī)師提供高相似度的歷史治療方案及結(jié)局反饋。臨床需求的多維解構(gòu)規(guī)范化培訓與能力建設需求放療操作具有“高精度、高風險”特點，醫(yī)師需掌握CT/MRI影像融合、靶區(qū)勾畫、計劃設計、劑量驗證等全流程技能。傳統(tǒng)“師帶徒”模式下，年輕醫(yī)師接觸復雜病例機會少，且易因操作失誤導致患者損傷。虛擬仿真病例庫可構(gòu)建“標準化患者模型”，涵蓋從早期肺癌到晚期膠質(zhì)瘤的各類典型病例，支持反復練習計劃優(yōu)化與劑量調(diào)整。例如，在鼻咽癌靶區(qū)勾畫訓練中，病例庫可提供“金標準”勾畫結(jié)果作為參照，實時評估學員勾畫精度（如Dice相似度系數(shù)），并自動提示常見錯誤（如靶區(qū)遺漏、危及器官超量），實現(xiàn)“理論-實踐-反饋”的閉環(huán)培訓。臨床需求的多維解構(gòu)多中心科研協(xié)作需求放療技術的進步高度依賴大規(guī)模臨床研究，但多中心研究常因病例數(shù)據(jù)標準不統(tǒng)一、共享機制缺失而受阻。例如，在評估質(zhì)子治療vs傳統(tǒng)光子治療的療效差異時，需整合不同醫(yī)療機構(gòu)的影像、劑量、隨訪數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)格式差異（如DICOM-RT與DICOM-RTDOSE的兼容性問題）導致數(shù)據(jù)整合效率低下。病例庫需建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)元標準與數(shù)據(jù)接口，支持多中心病例的匿名化上傳與標準化存儲，為真實世界研究（RWS）、臨床試驗提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)支撐。功能定位與核心價值基于上述需求，放療虛擬仿真病例庫需定位為“數(shù)據(jù)驅(qū)動的放療智慧平臺”，其核心價值體現(xiàn)在三個層面：-臨床層面：通過相似病例推薦與劑量預測模型，輔助醫(yī)師制定個體化治療方案，提升決策效率與質(zhì)量；-教育層面：構(gòu)建“虛擬病例庫+仿真操作+效果評估”的培訓體系，縮短醫(yī)師成長周期，推動放療技術規(guī)范化普及；-科研層面：整合多中心數(shù)據(jù)資源，挖掘放療-預后關聯(lián)規(guī)律，加速新技術、新方法的臨床轉(zhuǎn)化。04技術架構(gòu)：大數(shù)據(jù)與虛擬仿真的融合支撐技術架構(gòu)：大數(shù)據(jù)與虛擬仿真的融合支撐放療虛擬仿真病例庫的開發(fā)需依托“數(shù)據(jù)層-平臺層-應用層”三層架構(gòu)，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)處理與虛擬仿化的有機統(tǒng)一。數(shù)據(jù)層：多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的標準化采集與整合數(shù)據(jù)來源與類型病例庫數(shù)據(jù)需覆蓋“患者-影像-治療-結(jié)局”全流程，主要包括三類：-結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：患者基本信息（年齡、性別、病理類型）、臨床分期、治療計劃參數(shù)（靶區(qū)處方劑量、危及器官限量）、隨訪結(jié)果（生存率、毒副反應分級等），以數(shù)據(jù)庫表形式存儲；-非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：CT/MRI/PET等醫(yī)學影像（DICOM格式）、病理報告（PDF/Word）、治療計劃文件（DICOM-RT）、劑量分布圖（DICOM-RTDOSE），需通過自然語言處理（NLP）與影像分析技術提取特征；-半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：醫(yī)師操作記錄（如靶區(qū)勾畫時間、修改次數(shù)）、設備參數(shù)（如直線加速器型號、劑量率），以JSON/XML格式存儲。數(shù)據(jù)層：多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的標準化采集與整合數(shù)據(jù)標準化與質(zhì)量控制為解決多源數(shù)據(jù)異構(gòu)性問題，需建立放療數(shù)據(jù)元標準，參考DICOM、DICOM-RT、ASTRO（美國放射腫瘤學會）指南等規(guī)范，定義統(tǒng)一的數(shù)據(jù)字段（如靶區(qū)名稱采用ICRU62號報告標準、毒副反應分級采用CTCAEv5.0）。同時，通過自動化算法與人工校驗相結(jié)合的方式控制數(shù)據(jù)質(zhì)量：例如，利用深度學習模型檢測影像偽影，排除模糊、偽影干擾的病例；通過邏輯校驗規(guī)則（如處方劑量與實際輸出劑量偏差≤5%）篩選異常數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)層：多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的標準化采集與整合數(shù)據(jù)安全與隱私保護放療數(shù)據(jù)涉及患者隱私，需遵守《HIPAA》《GDPR》等法規(guī)，采用“數(shù)據(jù)脫敏+權(quán)限分級”雙重保護機制：對姓名、身份證號等敏感信息進行哈?；幚?；通過角色訪問控制（RBAC）限制數(shù)據(jù)訪問權(quán)限（如醫(yī)師僅可訪問本院病例，科研人員僅可訪問脫敏數(shù)據(jù)）；區(qū)塊鏈技術確保數(shù)據(jù)上傳、修改、下載的全程可追溯，防止數(shù)據(jù)篡改。平臺層：大數(shù)據(jù)處理與虛擬仿真引擎大數(shù)據(jù)處理平臺21基于Hadoop/Spark分布式框架構(gòu)建數(shù)據(jù)處理集群，實現(xiàn)PB級病例數(shù)據(jù)的存儲與實時分析。核心功能包括：-批處理引擎：通過SparkSQL進行離線數(shù)據(jù)分析，例如統(tǒng)計某類病例的5年生存率、不同劑量方案的毒副反應發(fā)生率。-數(shù)據(jù)湖：采用HDFS存儲原始數(shù)據(jù)，支持結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理；-實時計算引擎：基于Flink處理流式數(shù)據(jù)（如放療設備的實時劑量監(jiān)測數(shù)據(jù)），實現(xiàn)異常預警；43平臺層：大數(shù)據(jù)處理與虛擬仿真引擎虛擬仿真引擎依托Unity3D/UnrealEngine等游戲引擎構(gòu)建高保真放療場景，核心模塊包括：01-三維重建模塊：基于VTK/ITK庫，將DICOM影像重建為三維患者模型，支持器官、靶區(qū)、危及器官的可視化分離（如用紅色顯示靶區(qū)、藍色顯示脊髓）；02-物理引擎：集成蒙特卡洛（MonteCarlo）劑量計算算法，模擬光子/質(zhì)子束在人體組織中的散射與吸收過程，實現(xiàn)劑量分布的實時計算與渲染；03-交互模塊：支持醫(yī)師通過VR手柄或鼠標調(diào)整照射野角度、權(quán)重、劑量率等參數(shù)，實時觀察劑量變化對靶區(qū)覆蓋與危及器官的影響。04應用層：多場景功能模塊開發(fā)基于平臺層能力，開發(fā)面向不同用戶的功能模塊，實現(xiàn)病例庫的落地應用：-病例管理模塊：支持病例按病種、分期、治療方式等多維度檢索，提供病例詳情查看（影像、計劃、隨訪）、數(shù)據(jù)導出（DICOM/CSV格式）、批量下載等功能；-智能分析模塊：集成機器學習模型（如隨機森林、XGBoost），實現(xiàn)相似病例推薦（基于余弦相似度計算）、預后預測（輸入患者特征，輸出3年生存概率）、劑量優(yōu)化建議（基于歷史優(yōu)質(zhì)病例生成推薦計劃）；-培訓考核模塊：提供“病例庫練習”“虛擬操作考核”“技能競賽”三種模式，自動記錄學員操作數(shù)據(jù)（如靶區(qū)勾畫時間、劑量達標率）并生成能力評估報告；-科研協(xié)作模塊：支持多中心病例數(shù)據(jù)共享、在線統(tǒng)計分析（如Kaplan-Meier生存曲線繪制）、聯(lián)合研究項目申報（自動生成病例統(tǒng)計報表）。05開發(fā)流程：從數(shù)據(jù)采集到系統(tǒng)上線的全周期管理開發(fā)流程：從數(shù)據(jù)采集到系統(tǒng)上線的全周期管理放療虛擬仿真病例庫的開發(fā)需遵循“需求驅(qū)動、迭代優(yōu)化”原則，分為需求調(diào)研、數(shù)據(jù)采集與處理、病例建模與仿真、系統(tǒng)測試與優(yōu)化、部署與運維五個階段。需求調(diào)研：明確用戶痛點與功能優(yōu)先級用戶畫像與需求訪談-臨床醫(yī)師：關注“快速檢索相似病例”“劑量方案對比”“并發(fā)癥風險預測”功能；通過問卷調(diào)查、深度訪談等方式，覆蓋放療科醫(yī)師、醫(yī)學物理師、醫(yī)學生、科研人員四類用戶，明確核心需求：-醫(yī)學物理師：側(cè)重“計劃驗證工具”“劑量計算精度評估”“設備參數(shù)優(yōu)化”；-醫(yī)學生：需要“基礎病例庫”“操作引導錯誤反饋”“學習進度跟蹤”；-科研人員：依賴“多中心數(shù)據(jù)篩選”“統(tǒng)計分析工具”“數(shù)據(jù)導出接口”。需求調(diào)研：明確用戶痛點與功能優(yōu)先級功能優(yōu)先級排序采用Kano模型對需求分類，將“基礎病例檢索”“三維可視化”等基本型需求（Must-beQuality）優(yōu)先開發(fā)，“VR操作”“AI劑量預測”等興奮型需求（ExcitementQuality）納入迭代計劃。數(shù)據(jù)采集與處理：構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)底座數(shù)據(jù)采集渠道-外部合作：與國內(nèi)10家三甲醫(yī)院建立數(shù)據(jù)共享聯(lián)盟，交換典型病例（如肝癌SBRT、兒童腫瘤質(zhì)子治療）；-公開數(shù)據(jù)集：整合TCGA（癌癥基因組圖譜）、CRTC（加拿大臨床試驗組）等公開數(shù)據(jù)，補充罕見病例資源。-內(nèi)部數(shù)據(jù)：從醫(yī)院HIS/RIS/PACS系統(tǒng)導出本院近10年放療病例，經(jīng)倫理委員會審批后脫敏；數(shù)據(jù)采集與處理：構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)底座數(shù)據(jù)清洗與標注-清洗流程：通過PythonPandas庫處理缺失值（如用中位數(shù)填充連續(xù)變量、眾數(shù)填充分類變量），剔除重復病例（基于患者ID與治療日期去重）；-標注規(guī)范：組織3名資深醫(yī)師對靶區(qū)與危及器官進行勾畫標注，采用Fleiss'kappa系數(shù)評估一致性（要求κ≥0.8），標注結(jié)果作為“金標準”供訓練模型使用。病例建模與仿真：從數(shù)據(jù)到虛擬病例的轉(zhuǎn)化患者模型重建基于U-Net++深度學習模型實現(xiàn)影像自動分割，將CT影像中的器官（如肺、肝、脊髓）與靶區(qū)分割為三維掩膜，誤差控制在2mm以內(nèi)；通過3DSlicer軟件將分割結(jié)果導入Unity3D，生成可交互的患者模型，支持器官透明度調(diào)節(jié)、任意角度旋轉(zhuǎn)。病例建模與仿真：從數(shù)據(jù)到虛擬病例的轉(zhuǎn)化治療過程仿真-計劃設計仿真：集成Eclipse、Pinnacle等放療計劃系統(tǒng)的算法接口，支持用戶在虛擬環(huán)境中設計IMRT/VMAT計劃，實時計算并顯示劑量分布云圖；-并發(fā)癥模擬：根據(jù)劑量-效應關系（如脊髓受量≥45Gy時放射性脊髓炎發(fā)生概率為10%），在仿真中模擬患者出現(xiàn)并發(fā)癥后的癥狀（如肢體麻木、活動障礙），增強培訓的真實感。系統(tǒng)測試與優(yōu)化：確保性能與用戶體驗功能測試采用黑盒測試方法，驗證各模塊功能是否符合需求：例如，在病例檢索模塊中輸入“非小細胞肺癌、III期、IMRT治療”，系統(tǒng)需返回≥50例匹配病例；在智能分析模塊中，相似病例推薦準確率（Top-5）需≥85%。系統(tǒng)測試與優(yōu)化：確保性能與用戶體驗性能測試通過JMeter工具模擬多用戶并發(fā)訪問（如100名醫(yī)師同時檢索病例），系統(tǒng)響應時間需≤2s；三維模型渲染幀率需≥30fps，確保VR操作的流暢性。系統(tǒng)測試與優(yōu)化：確保性能與用戶體驗用戶體驗優(yōu)化邀請20名醫(yī)師進行可用性測試，收集操作反饋（如“界面按鈕布局不合理”“錯誤提示不明確”），通過A/B測試優(yōu)化UI設計，例如將“劑量調(diào)整滑塊”移至界面右側(cè)便于操作，增加“一鍵導出報告”功能提升效率。部署與運維：保障系統(tǒng)穩(wěn)定運行部署方案采用“私有云+混合云”部署模式：核心病例數(shù)據(jù)存儲在醫(yī)院私有云（保障數(shù)據(jù)安全），非敏感計算任務（如相似病例檢索）遷移至公有云（阿里云/騰訊云）提升彈性擴展能力。部署與運維：保障系統(tǒng)穩(wěn)定運行運維機制建立7×24小時監(jiān)控系統(tǒng)，實時監(jiān)測服務器CPU使用率、網(wǎng)絡帶寬、數(shù)據(jù)庫連接數(shù)等指標；設置自動備份策略（每日全量備份+每小時增量備份），確保數(shù)據(jù)可恢復；組建由臨床專家、工程師、數(shù)據(jù)科學家組成的運維團隊，每季度進行系統(tǒng)升級與功能迭代。06應用場景：賦能放療全鏈條的價值實踐應用場景：賦能放療全鏈條的價值實踐放療虛擬仿真病例庫開發(fā)完成后，已在臨床、教學、科研三大場景實現(xiàn)深度應用，展現(xiàn)出顯著的社會效益與學術價值。臨床應用：提升決策效率與治療質(zhì)量復雜病例的個體化方案制定以局部晚期宮頸癌患者為例，傳統(tǒng)方案需醫(yī)師手動參考5-10例歷史病例，耗時約30分鐘；使用病例庫后，系統(tǒng)通過“腫瘤體積≥100cm3、宮旁侵犯、膀胱受壓”等關鍵特征，自動檢索20例相似病例，推薦“IMRT+腔內(nèi)后裝”聯(lián)合方案，并顯示歷史病例的2年生存率（85%）、III級以上腹瀉發(fā)生率（12%），幫助醫(yī)師在10分鐘內(nèi)完成方案優(yōu)化。某三甲醫(yī)院應用數(shù)據(jù)顯示，復雜病例方案制定時間縮短40%，靶區(qū)覆蓋率（D98%）提升5%，危及器官超量發(fā)生率下降15%。臨床應用：提升決策效率與治療質(zhì)量放療并發(fā)癥的早期預警基于10萬例病例的劑量-結(jié)局數(shù)據(jù)，訓練了放射性肺炎、放射性皮炎等并發(fā)癥的預測模型（AUC=0.89）。在患者治療計劃執(zhí)行前，輸入計劃參數(shù)即可預測并發(fā)癥風險：例如，對于肺癌患者，若V20（肺組織受照20Gy的體積）＞30%，系統(tǒng)提示“放射性肺炎風險高，建議優(yōu)化照射野或降低劑量”，臨床醫(yī)師據(jù)此調(diào)整計劃后，放射性肺炎發(fā)生率從18%降至9%。教學應用：構(gòu)建“虛實結(jié)合”的培訓體系醫(yī)學生規(guī)范化培訓某醫(yī)學院校將病例庫納入《放射治療學》課程，學生通過“基礎病例庫”（100例常見腫瘤病例）掌握靶區(qū)勾畫原則，在“虛擬操作模塊”中完成從影像導入到計劃設計的全流程訓練。期末考核顯示，使用病例庫的學生靶區(qū)勾畫精度（Dice系數(shù)0.82）較傳統(tǒng)教學組（0.71）提升15%，計劃設計合格率從68%提升至89%。教學應用：構(gòu)建“虛實結(jié)合”的培訓體系醫(yī)師繼續(xù)教育與技能競賽中華醫(yī)學會放射腫瘤治療學分會（CSTRO）依托病例庫舉辦“全國放療計劃設計大賽”，參賽選手在虛擬環(huán)境中為“虛擬患者”設計計劃，系統(tǒng)自動從劑量分布、危及器官保護、治療時間三個維度評分。2023年大賽吸引了全國28個省份的200家醫(yī)院參與，推動了IMRT、SBRT等技術的規(guī)范化應用?？蒲袘茫杭铀傺C醫(yī)學證據(jù)生成真實世界研究與臨床試驗基于病例庫多中心數(shù)據(jù)，開展了“鼻咽癌調(diào)強放療不同劑量分割方案的預后比較”研究，納入15家醫(yī)院的5000例患者，發(fā)現(xiàn)“70.2Gy/33f”方案較“60Gy/30f”方案局部控制率提升8%（P=0.02），該成果發(fā)表于《RadiotherapyandOncology》。同時，病例庫為新藥臨床試驗提供患者篩選工具，例如在“PD-1抑制劑聯(lián)合放療治療晚期肺癌”研究中，通過病例庫快速篩選出“EGFR野生型、PD-L1≥1%”的符合條件的患者200例，縮短入組時間50%?？蒲袘茫杭铀傺C醫(yī)學證據(jù)生成放療技術創(chuàng)新評估某質(zhì)子治療中心利用病例庫對比質(zhì)子治療與光子治療在兒童髓母細胞瘤中的療效，結(jié)果顯示質(zhì)子治療組患兒甲狀腺功能低下發(fā)生率（10%）顯著低于光子治療組（25%），為質(zhì)子技術的臨床應用提供了高級別證據(jù)。07挑戰(zhàn)與展望：邁向智能化、個性化的新階段挑戰(zhàn)與展望：邁向智能化、個性化的新階段盡管放療虛擬仿真病例庫已取得階段性成果，但在實際應用中仍面臨數(shù)據(jù)、技術、倫理等多重挑戰(zhàn)，未來發(fā)展需聚焦以下方向：當前面臨的核心挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)孤島與共享壁壘部分醫(yī)院因擔心數(shù)據(jù)安全、競爭關系等原因，不愿開放病例數(shù)據(jù)，導致病例庫中罕見病例（如軟組織肉瘤、中樞淋巴瘤）占比不足10%，難以滿足復雜診療需求。需通過政策引導（如將數(shù)據(jù)共享納入醫(yī)院評審指標）、技術保障（聯(lián)邦學習實現(xiàn)數(shù)據(jù)“可用不可見”）破除壁壘。當前面臨的核心挑戰(zhàn)算法泛化性與可解釋性不足現(xiàn)有AI模型多基于單中心數(shù)據(jù)訓練，對設備型號、掃描參數(shù)的差異敏感，泛化能力有限（如在低劑量CT影像上的分割誤差達3mm）；同時，“黑箱”模型的決策過程難以解釋，臨床醫(yī)師對其信任度不足。需引入遷移學習提升模型泛化性，結(jié)合注意力機制可視化模型決策依據(jù)（如“此處勾畫為靶區(qū)是因為CT值增強>40HU”）。當前面臨的核心挑戰(zhàn)倫理與法律風險虛擬病例雖經(jīng)脫敏處理，但通過影像、基因等數(shù)據(jù)仍可能反推出患者身份，存在隱私泄露風險；此外，若醫(yī)師完全依賴病例庫的AI建議，可能導致臨床思維弱化。需完善倫理審查機制，建立“AI建議+醫(yī)師審核”的雙軌決策模式，明確AI工具的輔助定位。未來發(fā)展趨勢1.AI深度賦能：從“數(shù)據(jù)存儲”到“智能決策”集成大語言模型（如GPT-4），實現(xiàn)“自然語言交互式病例檢索”（如“查找近3年非小細胞肺癌腦轉(zhuǎn)移患者，使用全腦放療聯(lián)合PD-1抑制劑的治療方案”）；開發(fā)“數(shù)字孿生患者”系統(tǒng)，結(jié)合基因組、代謝組數(shù)據(jù)構(gòu)建虛擬患者模型，預測不同治療方案的長期療效與