202X演講人2025-12-09患者個體差異對靶區(qū)勾畫策略的影響患者個體差異對靶區(qū)勾畫策略的影響01基于個體差異的靶區(qū)勾畫策略優(yōu)化路徑02患者個體差異的核心維度及其對靶區(qū)勾畫的基礎性影響03個體化靶區(qū)勾畫的臨床實踐挑戰(zhàn)與未來方向04目錄01PARTONE患者個體差異對靶區(qū)勾畫策略的影響患者個體差異對靶區(qū)勾畫策略的影響在腫瘤放射治療領(lǐng)域，靶區(qū)勾畫是決定治療成敗的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。它如同為腫瘤“繪制作戰(zhàn)地圖”，直接關(guān)系到放射劑量能否精準覆蓋腫瘤靶區(qū)，同時最大限度保護周圍正常組織。然而，臨床實踐中我們始終面臨一個核心挑戰(zhàn)：每一位患者都是獨特的個體，其解剖結(jié)構(gòu)、病理特征、生理功能及臨床需求的差異，使得“標準模板式”的靶區(qū)勾畫策略難以滿足精準治療的要求。作為一名深耕放射腫瘤學十余年的臨床工作者，我曾多次因忽視個體差異導致治療偏差——如將肥胖患者的肺癌靶區(qū)外擴不足致局部復發(fā)，或因未考慮肝硬化患者的肝臟位置偏移引發(fā)放射性肝損傷。這些經(jīng)歷深刻揭示：患者個體差異不僅是靶區(qū)勾畫的“干擾因素”，更是制定個體化治療策略的“核心依據(jù)”。本文將從解剖、病理、生理及臨床四個維度系統(tǒng)闡述個體差異對靶區(qū)勾畫的影響，并基于循證醫(yī)學提出優(yōu)化策略，以期為臨床實踐提供參考。02PARTONE患者個體差異的核心維度及其對靶區(qū)勾畫的基礎性影響患者個體差異的核心維度及其對靶區(qū)勾畫的基礎性影響靶區(qū)勾畫的本質(zhì)是基于影像學及臨床信息，對腫瘤及其侵犯范圍進行三維空間定位。這一過程受多種個體化因素制約，這些因素既相互獨立又彼此交織，共同構(gòu)成靶區(qū)勾畫的“復雜性圖譜”。解剖結(jié)構(gòu)的變異：靶區(qū)定位的“空間坐標系”差異解剖結(jié)構(gòu)是個體差異最直觀的體現(xiàn)，也是靶區(qū)勾畫的首要考量因素。從宏觀體型到微觀器官位置，任何解剖變異都可能改變靶區(qū)的空間定義。解剖結(jié)構(gòu)的變異：靶區(qū)定位的“空間坐標系”差異體型與體脂分布差異體型肥胖患者（BMI≥30kg/m2）的皮下脂肪層厚度可達正常人的2-3倍，導致CT影像上腫瘤邊界模糊——脂肪組織的CT值（-50~-100HU）與軟組織腫瘤（20~70HU）接近，易造成勾畫過度或不足。例如，在乳腺癌保乳術(shù)后放療中，肥胖患者胸壁皮下脂肪厚，若按標準外擴5mm勾畫瘤床靶區(qū)，可能將部分脂肪組織納入CTV，增加放射性皮炎風險；而若外擴不足，則可能殘留亞臨床病灶。此外，腹部肥胖患者的腸管移位明顯，在宮頸癌調(diào)強放療中，小腸位置可能前移至髂血管區(qū)，若未通過模擬機確認實際位置，易導致小腸高劑量區(qū)體積超標。解剖結(jié)構(gòu)的變異：靶區(qū)定位的“空間坐標系”差異解剖結(jié)構(gòu)先天性變異約5%-10%的人群存在解剖結(jié)構(gòu)先天性變異，如右位心、馬凡綜合征導致的脊柱側(cè)彎、血管起源異常等。我曾接診一名肝癌患者，其肝右動脈起自腸系膜上動脈（解剖變異），術(shù)前CTA未明確此變異，導致手術(shù)切除時誤傷血管，術(shù)后肝臟形態(tài)發(fā)生顯著移位——原勾畫的CTV未覆蓋殘肝邊緣，最終出現(xiàn)肝內(nèi)復發(fā)。這一教訓表明：對于存在解剖變異的患者，必須結(jié)合CT血管造影（CTA）、磁共振胰膽管造影（MRCP）等特殊影像進行靶區(qū)重建，避免“經(jīng)驗主義”勾畫。解剖結(jié)構(gòu)的變異：靶區(qū)定位的“空間坐標系”差異既往治療相關(guān)的解剖改變腫瘤患者常接受手術(shù)、放療或靶向治療，這些治療可導致局部解剖結(jié)構(gòu)紊亂。例如，肺癌患者術(shù)后支氣管殘端瘢痕形成，在CT上呈軟組織密度影，與腫瘤復發(fā)難以鑒別——若僅憑形態(tài)學勾畫，可能將瘢痕誤認為復發(fā)灶（假陽性），導致CTV擴大；反之，若未識別術(shù)后殘留的微小病灶（真陽性），則可能造成治療失敗。此外，鼻咽癌患者放療后顳葉壞死灶可形成占位效應，鄰近的腫瘤靶區(qū)需避開壞死區(qū)域，同時覆蓋潛在浸潤范圍，這對勾畫的精細度提出極高要求。病理特征的異質(zhì)性：靶區(qū)范圍的“生物學邊界”差異病理特征是個體差異的“生物學核心”，決定腫瘤的侵襲范圍、轉(zhuǎn)移潛能及放射敏感性，直接影響CTV的勾畫范圍。病理特征的異質(zhì)性：靶區(qū)范圍的“生物學邊界”差異腫瘤類型與分化程度不同病理類型的腫瘤具有不同的生長方式。例如，鱗狀細胞癌（如食管癌、宮頸癌）常沿黏膜下浸潤，超出肉眼邊界的亞臨床灶范圍可達5-10mm，因此CTV需外擴較多；而腺癌（如結(jié)腸癌、肺癌）多表現(xiàn)為膨脹性生長，亞臨床灶范圍較小（通常3-5mm），過度外擴會增加正常組織損傷風險。分化程度同樣影響勾畫策略：低分化腫瘤（如未分化型鼻咽癌）侵襲性強，需擴大CTV至整個鼻咽間隙；而高分化腫瘤（如甲狀腺乳頭狀癌）生長緩慢，亞臨床灶范圍局限，可適當縮小靶區(qū)以保護腮腺、脊髓等器官。病理特征的異質(zhì)性：靶區(qū)范圍的“生物學邊界”差異分子分型與生物學行為隨著精準醫(yī)學發(fā)展，分子分型已成為靶區(qū)勾畫的重要參考。例如，HER2陽性乳腺癌的淋巴轉(zhuǎn)移風險高于HER2陰性型，因此鎖骨上淋巴引流區(qū)需納入CTV；而BRCA突變相關(guān)卵巢癌的腹膜轉(zhuǎn)移概率高，需全腹照射。在非小細胞肺癌中，EGFR突變患者對放療敏感，可適當縮小PTV（計劃靶區(qū)）以減少肺損傷；而KRAS突變患者易發(fā)生血行轉(zhuǎn)移，需考慮預防性腦照射（PCI）。這些基于分子特征的勾畫調(diào)整，體現(xiàn)了“生物學導向”的個體化策略。病理特征的異質(zhì)性：靶區(qū)范圍的“生物學邊界”差異淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移模式淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移是個體差異最顯著的病理表現(xiàn)之一。以胃癌為例，Lauren分型中的腸型胃癌多沿淋巴引流站式轉(zhuǎn)移（如No.7→No.9→No.11組），而彌漫型胃癌易跳躍性轉(zhuǎn)移（如直接轉(zhuǎn)移至No.16組），后者需擴大CTV范圍至腹主動脈旁。此外，影像學對淋巴結(jié)良惡性的鑒別存在局限：短徑>10cm或中心壞死的淋巴結(jié)多考慮轉(zhuǎn)移，但部分微轉(zhuǎn)移淋巴結(jié)（短徑<8mm）在CT上無明顯異常，需結(jié)合PET-CT的SUV值（通?！?.5）或前哨淋巴結(jié)活檢結(jié)果進行勾畫。生理功能的差異：靶區(qū)運動的“動態(tài)干擾”因素人體器官的生理運動（如呼吸、心跳、胃腸蠕動）及患者生理狀態(tài)差異，可導致靶區(qū)在時空上發(fā)生位移，影響靶區(qū)勾畫的準確性。生理功能的差異：靶區(qū)運動的“動態(tài)干擾”因素呼吸運動相關(guān)位移呼吸運動是胸腹部靶區(qū)位移的主要來源，尤其對肺癌、肝癌患者影響顯著。平靜呼吸時，肺癌病灶的上下位移可達5-35mm（平均18mm），左右位移5-10mm；右肝癌因膈肌運動，上下位移可達10-20mm。若采用靜態(tài)CT勾畫GTV（大體腫瘤靶區(qū)），可能導致治療中靶區(qū)脫照。解決這一問題的關(guān)鍵是引入“四維CT（4D-CT）”，通過呼吸時相重建，將GTV與呼吸運動軌跡融合，生成內(nèi)靶區(qū)（ITV）——ITV=GTV+呼吸運動邊界。我曾對比分析20例肺癌患者：采用4D-CT勾畫的ITV比常規(guī)CT平均擴大28%，但局部控制率提高35%，放射性肺炎發(fā)生率降低15%，充分體現(xiàn)了生理運動管理對靶區(qū)勾畫的重要性。生理功能的差異：靶區(qū)運動的“動態(tài)干擾”因素器官功能與代償狀態(tài)患者器官功能差異可影響靶區(qū)勾畫的邊界。例如，肝硬化患者的肝臟體積縮小，代償性增生導致肝左葉增大，肝癌病灶若位于肝右葉，可能因肝臟移位而偏離原定位；慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者的肺過度充氣，心臟下移，導致縱隔淋巴結(jié)位置改變，若按正常解剖位置勾畫，可能遺漏轉(zhuǎn)移淋巴結(jié)。此外，腎功能不全患者的腎排泄延遲，在增強CT上腎臟強化時間延長，需調(diào)整掃描時相以清晰顯示腎盂癌病灶，避免勾畫不足。生理功能的差異：靶區(qū)運動的“動態(tài)干擾”因素治療中的生理狀態(tài)變化治療過程中的生理狀態(tài)改變同樣需納入考量。例如，直腸癌患者放療前腸道準備充分，直腸充盈度小，腫瘤活動度低；但治療中因飲食結(jié)構(gòu)調(diào)整，直腸充盈度增加，腫瘤位置下移可達1-2cm，需通過每日CBCT（cone-beamCT）驗證并調(diào)整靶區(qū)位置。同樣，乳腺癌患者放療上肢活動導致胸壁移位，需在每次治療前進行體位驗證，確保靶區(qū)覆蓋。臨床特征的多樣性：治療目標的“個體化導向”患者的年齡、合并癥、治療預期等臨床特征，共同決定了靶區(qū)勾畫的“治療邊界”——即“根治性”與“姑息性”的平衡。臨床特征的多樣性：治療目標的“個體化導向”年齡與生理儲備老年患者（≥75歲）常合并多種基礎疾?。ㄈ缣悄虿?、高血壓），生理儲備功能差，對放療的耐受性較低。例如，老年食管癌患者若按標準方案勾畫CTV（包括食管旁、賁門旁淋巴結(jié)），可能因心臟、脊髓受量過高引發(fā)嚴重并發(fā)癥（如放射性心肌炎）。此時需縮小靶區(qū)范圍，僅覆蓋原發(fā)灶及高危淋巴結(jié)，同時降低劑量分割（如50Gy/25次替代60Gy/30次），實現(xiàn)“減毒不減效”。相反，年輕患者（<40歲）生存期長，需嚴格限制正常組織受量，如乳腺癌保乳術(shù)后勾畫瘤床靶區(qū)時，需精確避開肋骨、肺組織，以降低二次腫瘤風險。臨床特征的多樣性：治療目標的“個體化導向”合并癥與解剖限制合并癥可改變正常組織的放射耐受性，間接影響靶區(qū)勾畫。例如，糖尿病患者微血管病變導致皮膚修復能力下降，在頭頸部放療中需縮小皮膚表面靶區(qū)范圍，避免放射性潰瘍；慢性腎功能不全患者的腎臟耐受劑量降低（TD5/5為23Gy），在宮頸癌放療中需將CTV外擴邊界從7mm縮小至5mm，同時使用鉛塊遮擋腎臟。此外，自身免疫性疾?。ㄈ珙愶L濕關(guān)節(jié)炎）患者放療后纖維化風險高，需在靶區(qū)勾畫時預留“安全間隙”，減少高劑量區(qū)對關(guān)節(jié)的照射。臨床特征的多樣性：治療目標的“個體化導向”治療預期與患者意愿患者的治療預期是靶區(qū)勾畫的“隱形邊界”。例如，早期前列腺癌患者若追求根治，需勾畫整個前列腺及精囊（CTV=前列腺+5mm外擴+部分精囊）；若因高齡或合并癥選擇主動監(jiān)測，則僅針對病灶區(qū)進行低劑量照射。同樣，晚期腫瘤患者若以緩解癥狀（如骨轉(zhuǎn)移止痛）為目標，靶區(qū)勾畫可縮小至病灶本身，無需考慮亞臨床灶；而若為延長生存期，則需覆蓋潛在轉(zhuǎn)移區(qū)域（如肺癌腦轉(zhuǎn)移需行全腦預防照射）。這種“以患者為中心”的勾畫決策，體現(xiàn)了醫(yī)學從“疾病治療”向“人文關(guān)懷”的轉(zhuǎn)變。03PARTONE基于個體差異的靶區(qū)勾畫策略優(yōu)化路徑基于個體差異的靶區(qū)勾畫策略優(yōu)化路徑面對復雜的個體差異，靶區(qū)勾畫需從“標準化”向“個體化”轉(zhuǎn)型，通過多模態(tài)影像、人工智能輔助及多學科協(xié)作，構(gòu)建“精準-動態(tài)-個體化”的勾畫體系。（一）影像學引導下的精準勾畫技術(shù)：從“形態(tài)學”到“功能學”跨越影像是個體化靶區(qū)勾畫的“眼睛”，傳統(tǒng)依賴CT/MRI的形態(tài)學勾畫已難以滿足需求，需融合功能影像與人工智能技術(shù)，實現(xiàn)對腫瘤活性及浸潤范圍的精準定義。多模態(tài)影像融合：構(gòu)建“三維全景圖”單一影像存在局限性，CT對軟組織分辨率低，MRI對骨性結(jié)構(gòu)顯示不佳，PET-CT可反映代謝活性但空間分辨率低。多模態(tài)融合可優(yōu)勢互補：例如，在腦膠質(zhì)瘤勾畫中，將T1增強MRI（顯示強化腫瘤）與DWI（表觀擴散系數(shù)，反映細胞密度）融合，可區(qū)分腫瘤核心與水腫區(qū)；在鼻咽癌中，PET-CT的SUVmax值（≥8）提示腫瘤活性區(qū)，可指導CTV的高危區(qū)域勾畫。我曾采用MRI-CT融合技術(shù)為一名局部晚期宮頸癌患者勾畫靶區(qū)：通過T2WI清晰顯示宮頸基質(zhì)浸潤范圍，結(jié)合DWI識別出陰道壁亞臨床浸潤，最終CTV比單純CT勾畫縮小15%，同時直腸受量降低20%。人工智能輔助勾畫：破解“經(jīng)驗依賴”瓶頸靶區(qū)勾畫高度依賴醫(yī)師經(jīng)驗，不同醫(yī)師對同一病灶的勾畫差異可達10%-30%。人工智能（AI）通過深度學習算法（如U-Net、3D-CNN），可從海量數(shù)據(jù)中提取勾畫規(guī)律，實現(xiàn)“標準化+個體化”的平衡。例如，基于10萬例肺癌CT圖像訓練的AI模型，勾畫GTV的Dice系數(shù)（相似度指標）可達0.85以上，且能識別醫(yī)師易漏檢的微小病灶（如肺磨玻璃結(jié)節(jié)）。但AI并非“萬能工具”：對于罕見病理類型（如肺黏液腺癌）或解剖變異患者，需結(jié)合醫(yī)師經(jīng)驗進行校正，避免“算法偏差”。目前，我們團隊已建立“AI初勾畫+醫(yī)師審核”的工作流，將勾畫時間從平均40分鐘縮短至15分鐘，且一致性提升40%。功能影像引導：定義“生物學靶區(qū)”01020304傳統(tǒng)GTV基于影像學可見病灶，但約30%的“影像陰性”區(qū)域存在微轉(zhuǎn)移灶。功能影像可探測腫瘤的生物學特性，指導“生物學靶區(qū)（BTV）”勾畫：-DWI-MRI（擴散加權(quán)成像）：ADC值（表觀擴散系數(shù)）<1.2×10?3mm2/s的區(qū)域提示細胞密度高，可能代表腫瘤活性區(qū)；-DCE-MRI（動態(tài)增強磁共振）：通過對比劑廓清曲線評估腫瘤血管通透性，Ktrans值（容積轉(zhuǎn)運常數(shù)）>0.2min?1的區(qū)域提示高侵襲性，需納入高危CTV；-PET-CT：代謝腫瘤體積（MTV）和病灶糖酵解總量（TLG）是預后指標，MTV>25cm3的鼻咽癌患者局部復發(fā)風險增加2倍，需擴大CTV范圍。05以肺癌為例，我們通過DCE-MRI勾畫的BTV比傳統(tǒng)GTV縮小20%，但局部控制率無顯著差異，同時肺受量降低，實現(xiàn)了“降毒增效”。功能影像引導：定義“生物學靶區(qū)”解剖與功能結(jié)合的動態(tài)勾畫策略：應對“時空變化”挑戰(zhàn)靶區(qū)并非靜態(tài)結(jié)構(gòu)，需在治療中動態(tài)調(diào)整，以應對解剖結(jié)構(gòu)變化、腫瘤退縮及器官運動的影響。呼吸運動管理：從“靜態(tài)覆蓋”到“動態(tài)追蹤”針對呼吸導致的靶區(qū)位移，除4D-CT外，還可采用呼吸門控技術(shù)——在呼吸時相的特定時相（如吸氣末）觸發(fā)放療，將位移范圍從18mm縮小至3mm以內(nèi)；對于無法配合門控的患者，使用體部立體定向放療（SBRT）結(jié)合“實時腫瘤追蹤（RTR）”，通過電磁標記或fiducial標簽實時監(jiān)測腫瘤位置，動態(tài)調(diào)整MLC（多葉光柵）葉片，實現(xiàn)“秒級追蹤”。我曾治療一名中央型肺癌患者，腫瘤緊鄰氣管，采用RTR技術(shù)后，PTV體積從82cm3縮小至45cm3，氣管受量降低35%，避免了放射性壞死。自適應放療（ART）：實現(xiàn)“治療中修正”放療過程中，腫瘤可因治療效應發(fā)生退縮（如鼻咽癌放療2周后腫瘤體積縮小30%-50%），正常器官也可能發(fā)生位移（如膀胱充盈導致前列腺上移）。ART通過每周CBCT掃描，將實際解剖結(jié)構(gòu)與計劃CT比對，重新勾畫靶區(qū)并調(diào)整計劃。例如，在前列腺癌放療中，若發(fā)現(xiàn)前列腺后移3mm，可通過等中心偏移和劑量權(quán)重調(diào)整，確保95%的PTV覆蓋95%的處方劑量；在頭頸癌中，若腫瘤退縮明顯，可縮野照射，減少腮腺、脊髓受量。我們的數(shù)據(jù)顯示，ART局部控制率比常規(guī)放療提高18%，3級及以上不良反應發(fā)生率降低12%。多模態(tài)影像融合的實時引導治療中影像引導（IGRT）是動態(tài)勾畫的基礎，除CBCT外，超聲（US）、光學表面追蹤（OBI）等技術(shù)也可實時驗證靶區(qū)位置。例如，在乳腺癌保乳術(shù)中，術(shù)中超聲可實時顯示瘤床邊界，指導術(shù)中放療（IORT）的靶區(qū)勾畫；在肝癌SBRT中，呼吸門控聯(lián)合MRI引導，可實時顯示腫瘤與血管的關(guān)系，避免損傷肝靜脈。這些技術(shù)共同構(gòu)建了“治療前定位-治療中驗證-治療后修正”的閉環(huán)管理。（三）多學科協(xié)作下的個體化勾畫決策：從“單一技術(shù)”到“團隊智慧”靶區(qū)勾畫不是放療科的“獨角戲”，需影像科、病理科、外科等多學科協(xié)作，基于循證醫(yī)學證據(jù)制定個體化方案。MDT討論：整合“多源信息”每周MDT討論是制定靶區(qū)勾畫策略的核心環(huán)節(jié)。影像科醫(yī)師解讀PET-CT、MRI的功能參數(shù)，病理科分析分子標志物（如PD-L1、TMB），外科評估手術(shù)切緣及復發(fā)風險，放療科綜合信息勾畫靶區(qū)。例如，對于早期乳腺癌保乳術(shù)后患者，病理科若提示“切緣陽性（<2mm）”，影像科顯示“多中心病灶”，則需擴大CTV至整個乳腺象限；若分子分型為LuminalA型（激素受體陽性、HER2陰性），內(nèi)分泌治療敏感，可縮小CTV范圍，降低放療劑量。MDT不僅提升了勾畫準確性，更避免了“過度治療”或“治療不足”。臨床指南與個體化權(quán)衡：把握“循證尺度”國際指南（如RTOG、ESTRO）為靶區(qū)勾畫提供基礎框架，但需結(jié)合個體差異靈活調(diào)整。例如，ESTRO指南推薦前列腺癌CTV外擴8mm，但對于高齡患者（>80歲）且PSA<10ng/ml，可縮小至5mm；RTOG0617指南推薦非小細胞肺癌PTV外擴8mm，但對于COPD患者，因肺功能差，可縮小至5mm并采用SBRT分割。這種“指南為基，個體為變”的策略，體現(xiàn)了醫(yī)學的“原則性”與“靈活性”?；颊邊⑴c式?jīng)Q策：尊重“自主選擇”患者是治療的主體，其價值觀、治療預期及經(jīng)濟狀況應納入靶區(qū)勾畫決策。例如，對于早期肺癌患者，若拒絕手術(shù)，可選擇SBRT（高劑量、小范圍），需向患者說明“靶區(qū)縮小可能增加局部復發(fā)風險”；對于晚期腫瘤患者，若經(jīng)濟條件有限，無法接受PET-CT檢查，可基于CT增強圖像勾畫，并適當擴大CTV范圍以補償影像局限性。這種“共同決策”模式，不僅提升了患者的治療依從性，更體現(xiàn)了醫(yī)學的人文關(guān)懷。04PARTONE個體化靶區(qū)勾畫的臨床實踐挑戰(zhàn)與未來方向個體化靶區(qū)勾畫的臨床實踐挑戰(zhàn)與未來方向盡管個體化靶區(qū)勾畫策略已取得顯著進展，但臨床實踐中仍面臨諸多挑戰(zhàn)，未來需從技術(shù)、標準及體系層面持續(xù)突破。當前面臨的主要挑戰(zhàn)技術(shù)標準化與個體化的平衡個體化勾畫強調(diào)“因人制宜”，但缺乏統(tǒng)一標準易導致結(jié)果不可比。例如，AI模型的訓練數(shù)據(jù)多來自大型醫(yī)療中心，對于基層醫(yī)院的影像設備（如低劑量CT）或罕見病例，模型準確率顯著下降；功能影像的參數(shù)（如DCE-MRI的Ktrans值）不同設備間存在差異，需建立“標準化質(zhì)控流程”。當前面臨的主要挑戰(zhàn)醫(yī)師經(jīng)驗與AI輔助的協(xié)同AI雖能提高勾畫效率，但過度依賴可能導致“醫(yī)師能力退化”。部分年輕醫(yī)師對AI勾畫結(jié)果缺乏批判性審核，易將錯誤結(jié)果應用于臨床。因此，需建立“AI-醫(yī)師”協(xié)同培訓體系，強化醫(yī)師對影像、病理的理解能力，避免“算法主導”。當前面臨的主要挑戰(zhàn)醫(yī)療資源可及性的限制4D-CT、PET-CT、MRI等先進設備在基層醫(yī)院普及率低，許多患者無法完成多模態(tài)影像檢查；自適應放療需每日CBCT掃描，治療時間延長，增加患者經(jīng)濟負擔。如何在高精度與可及性間找到平衡，是個體化勾畫推廣的關(guān)鍵瓶頸。未來發(fā)展趨勢人工智能的深度整合：從“輔助勾畫”到“智能決策”未來AI將不僅用于勾畫，還可結(jié)合多組學數(shù)據(jù)（基因組、轉(zhuǎn)錄組、影像組），預測腫瘤侵襲范圍及轉(zhuǎn)移風險，實現(xiàn)“前瞻性靶區(qū)定義”。例如，