自適應(yīng)放療（ART）虛擬仿真決策支持系統(tǒng)演講人01自適應(yīng)放療（ART）虛擬仿真決策支持系統(tǒng)02引言：自適應(yīng)放療的臨床需求與技術(shù)演進(jìn)03自適應(yīng)放療的核心原理與技術(shù)基礎(chǔ)04虛擬仿真決策支持系統(tǒng)的架構(gòu)與核心功能05VSDSS在臨床實(shí)踐中的典型應(yīng)用場(chǎng)景06技術(shù)挑戰(zhàn)與發(fā)展趨勢(shì)07總結(jié)與展望：以虛擬仿真賦能精準(zhǔn)放療新范式目錄01自適應(yīng)放療（ART）虛擬仿真決策支持系統(tǒng)02引言：自適應(yīng)放療的臨床需求與技術(shù)演進(jìn)引言：自適應(yīng)放療的臨床需求與技術(shù)演進(jìn)作為放射腫瘤學(xué)領(lǐng)域的臨床工作者，我深刻體會(huì)到傳統(tǒng)放療在應(yīng)對(duì)腫瘤異質(zhì)性與患者個(gè)體差異時(shí)的局限性。傳統(tǒng)放療基于初始CT影像制定計(jì)劃，并在整個(gè)治療周期中保持固定參數(shù)，但腫瘤及周圍正常器官在分次間、分次內(nèi)會(huì)發(fā)生顯著變化——如腫瘤退縮、體積縮小、位置偏移，或正常器官如膀胱、充盈狀態(tài)變化導(dǎo)致的劑量分布改變。這些變化可能導(dǎo)致靶區(qū)劑量不足（增加局部復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)）或危及器官劑量超量（引發(fā)嚴(yán)重并發(fā)癥）。據(jù)臨床數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，約30%-40的頭頸部腫瘤患者在放療20次后會(huì)出現(xiàn)靶體積變化，20%-30的肺癌患者因呼吸運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致靶區(qū)位移超出計(jì)劃范圍。在此背景下，自適應(yīng)放療（AdaptiveRadiotherapy,ART）應(yīng)運(yùn)而生，其核心在于通過影像引導(dǎo)實(shí)時(shí)評(píng)估解剖與劑量變化，動(dòng)態(tài)調(diào)整治療計(jì)劃，實(shí)現(xiàn)“量體裁衣”式的精準(zhǔn)照射。引言：自適應(yīng)放療的臨床需求與技術(shù)演進(jìn)然而，ART的臨床實(shí)踐并非一蹴而就。從獲取重復(fù)影像、圖像配準(zhǔn)，到劑量驗(yàn)證、計(jì)劃重優(yōu)化，每一步都涉及海量數(shù)據(jù)處理與復(fù)雜決策。例如，一位前列腺癌患者在放療中段需重新進(jìn)行MRI掃描，醫(yī)生需在30分鐘內(nèi)完成從圖像融合到計(jì)劃調(diào)整的流程，以確保次日治療不受影響。這種高時(shí)效性與高精度的要求，對(duì)傳統(tǒng)人工決策模式構(gòu)成嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。在此情境下，虛擬仿真決策支持系統(tǒng)（VirtualSimulationDecisionSupportSystem,VSDSS）成為ART落地的關(guān)鍵工具——它通過構(gòu)建患者虛擬體、模擬劑量分布、預(yù)測(cè)治療結(jié)局，為臨床醫(yī)生提供“預(yù)演-評(píng)估-優(yōu)化”的閉環(huán)決策支持，最終實(shí)現(xiàn)ART從“理論構(gòu)想”到“臨床常規(guī)”的轉(zhuǎn)化。本文將從ART的技術(shù)基礎(chǔ)出發(fā)，系統(tǒng)闡述VSDSS的架構(gòu)、功能、應(yīng)用場(chǎng)景及未來趨勢(shì)，以期為同行提供兼具理論深度與實(shí)踐指導(dǎo)的參考。03自適應(yīng)放療的核心原理與技術(shù)基礎(chǔ)ART的定義與核心目標(biāo)ART是指在放療過程中，通過定期影像評(píng)估解剖結(jié)構(gòu)與劑量學(xué)變化，利用自適應(yīng)算法調(diào)整治療參數(shù)（如靶區(qū)勾畫、權(quán)重分配、照射角度等），以實(shí)現(xiàn)個(gè)體化、動(dòng)態(tài)化治療目標(biāo)的技術(shù)體系。其核心目標(biāo)可概括為三點(diǎn)：一是確保靶區(qū)劑量覆蓋的“足量性”（D95≥處方劑量），二是降低危及器官的“過量風(fēng)險(xiǎn)”（如脊髓Dmax≤45Gy，肺V20≤30%），三是提升治療效率與患者生活質(zhì)量。與傳統(tǒng)放療相比，ART的本質(zhì)是將“靜態(tài)計(jì)劃”轉(zhuǎn)變?yōu)椤皠?dòng)態(tài)調(diào)整”，通過“反饋-控制”機(jī)制閉環(huán)優(yōu)化治療過程。ART的關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)影像引導(dǎo)與四維成像技術(shù)影像是ART的“眼睛”。四維CT（4D-CT）通過捕捉呼吸運(yùn)動(dòng)相位，構(gòu)建腫瘤運(yùn)動(dòng)軌跡；MRI憑借軟組織分辨率優(yōu)勢(shì)，可清晰顯示腫瘤浸潤(rùn)范圍與器官邊界；而CBCT（錐形束CT）作為治療機(jī)的實(shí)時(shí)影像設(shè)備，可在每次治療前完成擺位驗(yàn)證與解剖結(jié)構(gòu)評(píng)估。例如，在肺癌放療中，4D-CT可將靶區(qū)運(yùn)動(dòng)范圍控制在5mm內(nèi)，而CBCT圖像配準(zhǔn)誤差可≤1mm，為ART提供高精度解剖數(shù)據(jù)。ART的關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)圖像配準(zhǔn)與形變算法不同時(shí)間點(diǎn)的影像需通過配準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)空間對(duì)齊。剛性配準(zhǔn)適用于骨骼等剛性結(jié)構(gòu)（如顱骨、椎體），而形變配準(zhǔn)（如demons算法、B樣條算法）則可處理軟組織的非線性形變（如腫瘤退縮、膀胱充盈）。我曾參與一例鼻咽癌患者的ART計(jì)劃：患者放療30次后腫瘤體積縮小40%，通過形變配準(zhǔn)將原始CT與新MRI融合，準(zhǔn)確識(shí)別出靶區(qū)邊界位移，避免了傳統(tǒng)剛性配準(zhǔn)導(dǎo)致的靶區(qū)遺漏。ART的關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)劑量驗(yàn)證與重優(yōu)化技術(shù)劑量驗(yàn)證是ART的“校準(zhǔn)器”。通過蒙特卡洛模擬或CollapsedCone算法，可計(jì)算實(shí)際照射劑量與計(jì)劃劑量的差異；而基于梯度優(yōu)化或進(jìn)化算法的重優(yōu)化技術(shù)，能在解剖結(jié)構(gòu)變化后快速生成新計(jì)劃，同時(shí)滿足靶區(qū)與危及器官的劑量約束。例如，在肝癌ART中，當(dāng)肝臟體積變化超過15%時(shí)，重優(yōu)化可將正常肝受量V30從28%降至22%，顯著降低放射性肝損傷風(fēng)險(xiǎn)。04虛擬仿真決策支持系統(tǒng)的架構(gòu)與核心功能系統(tǒng)總體架構(gòu)VSDSS作為ART的“數(shù)字孿生”平臺(tái)，采用分層架構(gòu)設(shè)計(jì)，自下而上分為數(shù)據(jù)層、模型層、應(yīng)用層與交互層（圖1），各層協(xié)同實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)輸入到?jīng)Q策輸出的全流程支持。圖1VSDSS系統(tǒng)架構(gòu)示意圖（此處可插入架構(gòu)圖，展示四層結(jié)構(gòu)及數(shù)據(jù)流向）數(shù)據(jù)層：多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化整合數(shù)據(jù)層是系統(tǒng)的“基石”，需整合放療全流程的多源數(shù)據(jù)，包括：1.影像數(shù)據(jù)：定位CT、4D-CT、MRI、CBCT、PET-CT等，支持DICOM標(biāo)準(zhǔn)格式，通過預(yù)處理（如去噪、插值）統(tǒng)一空間分辨率與層間距；2.計(jì)劃數(shù)據(jù)：原始計(jì)劃文件（DICOM-RT）、結(jié)構(gòu)集（靶區(qū)、危及器官）、劑量分布矩陣、機(jī)器參數(shù)（MLC位置、劑量率）；3.臨床數(shù)據(jù)：患者基本信息、病理類型、分期、治療史、實(shí)驗(yàn)室檢查結(jié)果（如血常規(guī)、腫瘤標(biāo)志物）；4.隨訪數(shù)據(jù)：治療后的療效評(píng)估（RECIST標(biāo)準(zhǔn)）、不良反應(yīng)（CTCAE分級(jí)）數(shù)據(jù)層：多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化整合、生存數(shù)據(jù)。為解決異構(gòu)數(shù)據(jù)兼容性問題，系統(tǒng)采用HL7（HealthLevelSeven）標(biāo)準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)交換，通過DICOMRTRadiationStorageService進(jìn)行劑量與結(jié)構(gòu)集的存儲(chǔ)，確保數(shù)據(jù)在采集、傳輸、調(diào)用全流程的完整性與一致性。模型層：AI驅(qū)動(dòng)的智能模型構(gòu)建模型層是系統(tǒng)的“大腦”，依托機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)算法構(gòu)建預(yù)測(cè)、優(yōu)化、決策模型，核心包括：模型層：AI驅(qū)動(dòng)的智能模型構(gòu)建器官運(yùn)動(dòng)與形變預(yù)測(cè)模型基于時(shí)間序列分析（如LSTM網(wǎng)絡(luò)）與形變配準(zhǔn)算法，預(yù)測(cè)腫瘤及危及器官在后續(xù)分次中的位置與體積變化。例如，針對(duì)前列腺癌的呼吸運(yùn)動(dòng)，通過采集10次CBCT的膀胱充盈狀態(tài)數(shù)據(jù)，訓(xùn)練LSTM模型可預(yù)測(cè)未來5次治療中的膀胱體積變化，預(yù)測(cè)誤差≤3%。模型層：AI驅(qū)動(dòng)的智能模型構(gòu)建劑量-效應(yīng)關(guān)系預(yù)測(cè)模型融合臨床隨訪數(shù)據(jù)與劑量學(xué)參數(shù)，構(gòu)建劑量-反應(yīng)（如腫瘤控制概率TCP）與劑量-損傷（如正常組織并發(fā)癥概率NTCP）模型。通過Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸分析，我們發(fā)現(xiàn)肺癌患者肺V20每增加5%，放射性肺炎風(fēng)險(xiǎn)增加12%；而基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的NTCP模型，可將預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率提升至85%以上。模型層：AI驅(qū)動(dòng)的智能模型構(gòu)建計(jì)劃自動(dòng)優(yōu)化模型以強(qiáng)化學(xué)習(xí)（如DeepQNetwork）或遺傳算法為核心，在滿足劑量約束條件下自動(dòng)優(yōu)化計(jì)劃參數(shù)。例如，在頭頸部腫瘤ART中，系統(tǒng)可生成10組候選計(jì)劃，通過Pareto前沿分析（以靶區(qū)覆蓋度與腮腺受量為優(yōu)化目標(biāo)），推薦最優(yōu)計(jì)劃供醫(yī)生選擇，將計(jì)劃優(yōu)化時(shí)間從傳統(tǒng)人工的2小時(shí)縮短至15分鐘。應(yīng)用層：全流程決策支持模塊應(yīng)用層是系統(tǒng)的“工具箱”，面向臨床需求設(shè)計(jì)六大核心模塊，實(shí)現(xiàn)ART全流程的虛擬仿真與輔助決策：應(yīng)用層：全流程決策支持模塊虛擬影像重建模塊基于歷史影像與形變預(yù)測(cè)模型，生成“未來影像”以預(yù)演解剖結(jié)構(gòu)變化。例如，在食管癌放療中，患者治療15次后出現(xiàn)食管壁水腫，通過虛擬影像重建可預(yù)測(cè)30次后的管腔狹窄程度，提前調(diào)整管壁劑量分布，避免穿孔風(fēng)險(xiǎn)。應(yīng)用層：全流程決策支持模塊虛擬計(jì)劃生成模塊支持基于原始計(jì)劃的快速重優(yōu)化與新計(jì)劃設(shè)計(jì)。醫(yī)生可調(diào)整靶區(qū)范圍（如GTV至CTV外擴(kuò)margin）、權(quán)重參數(shù)（如靶區(qū)處方劑量從70Gy提升至74Gy），系統(tǒng)實(shí)時(shí)反饋劑量變化，并以DVH圖、等劑量線等形式可視化展示。應(yīng)用層：全流程決策支持模塊劑量累加與評(píng)估模塊將分次劑量累加至總劑量，評(píng)估實(shí)際生物效應(yīng)。采用線性二次模型（LQ模型）計(jì)算生物等效劑量（BED），如將分次劑量2.5Gy×30次（BED=87.5Gy）與2.0Gy×35次（BED=84.0Gy）進(jìn)行比較，幫助醫(yī)生選擇更具生物優(yōu)勢(shì)的分割模式。應(yīng)用層：全流程決策支持模塊療效與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模塊基于劑量-效應(yīng)模型，預(yù)測(cè)治療結(jié)局。例如，對(duì)宮頸癌患者，當(dāng)CTVD98≥95%處方劑量時(shí)，系統(tǒng)預(yù)測(cè)3年局部控制概率為92%；若膀胱D2cc≥80Gy，則預(yù)測(cè)3級(jí)膀胱炎風(fēng)險(xiǎn)為18%，為醫(yī)生調(diào)整計(jì)劃提供量化依據(jù)。應(yīng)用層：全流程決策支持模塊多模態(tài)融合決策模塊整合影像、劑量、臨床數(shù)據(jù)，生成綜合決策報(bào)告。例如，在肺癌寡轉(zhuǎn)移患者中，系統(tǒng)可聯(lián)合PET-CT的代謝信息（SUVmax）與劑量分布，預(yù)測(cè)局部控制率與遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)，指導(dǎo)是否需同步行全身治療。應(yīng)用層：全流程決策支持模塊質(zhì)控與反饋模塊建立劑量-體積直方圖（DVH）的自動(dòng)質(zhì)控標(biāo)準(zhǔn)，當(dāng)靶區(qū)覆蓋度或危及器官劑量超出預(yù)設(shè)閾值時(shí)，觸發(fā)預(yù)警并生成優(yōu)化建議。同時(shí)，記錄醫(yī)生決策與患者結(jié)局，通過反饋機(jī)制持續(xù)優(yōu)化模型參數(shù)。交互層：人機(jī)協(xié)同的可視化界面交互層是系統(tǒng)的“窗口”，需兼顧專業(yè)性與易用性，核心設(shè)計(jì)包括：1.三維可視化引擎：基于VTK或OpenGL實(shí)現(xiàn)器官、靶區(qū)、劑量分布的三維渲染，支持任意角度旋轉(zhuǎn)、縮放與剖面切割，直觀展示解剖結(jié)構(gòu)與劑量關(guān)系；2.智能決策導(dǎo)航：通過“問題-方案-結(jié)果”的交互式流程，引導(dǎo)醫(yī)生完成從數(shù)據(jù)輸入到方案輸出的全流程，例如系統(tǒng)提示“當(dāng)前肺V20=32%，建議調(diào)整MLC角度以降低肺受量”；3.多終端適配：支持工作站、平板電腦、手機(jī)等多終端訪問，方便醫(yī)生在科室內(nèi)、會(huì)診中或床旁實(shí)時(shí)調(diào)用系統(tǒng)功能。05VSDSS在臨床實(shí)踐中的典型應(yīng)用場(chǎng)景頭頸部腫瘤：應(yīng)對(duì)解剖結(jié)構(gòu)復(fù)雜與分次間變化頭頸部腫瘤（如鼻咽癌、口咽癌）因周圍危及器官密集（脊髓、腦干、腮腺、顳頜關(guān)節(jié)），且放療中常出現(xiàn)腫瘤退縮、口腔黏膜反應(yīng)，對(duì)ART需求迫切。VSDSS可通過以下場(chǎng)景發(fā)揮作用：01-靶區(qū)自適應(yīng)調(diào)整：鼻咽癌患者放療20次后，原發(fā)灶體積縮小30%，系統(tǒng)通過形變配準(zhǔn)將GTV更新至新MRI，自動(dòng)調(diào)整CTV外擴(kuò)margin（從5mm縮小至3mm），在保證靶區(qū)覆蓋的同時(shí)，減少腦干受量；02-腮腺保護(hù)優(yōu)化：針對(duì)雙側(cè)腮腺劑量差異（如一側(cè)Dmean≤26Gy，另一側(cè)Dmean=30Gy），系統(tǒng)通過調(diào)整機(jī)架角度與MLC序列，實(shí)現(xiàn)雙側(cè)腮腺劑量均衡，降低口干癥發(fā)生率（從傳統(tǒng)放療的65%降至35%）。03胸部腫瘤：克服呼吸運(yùn)動(dòng)與腫瘤移動(dòng)胸部腫瘤（如肺癌、食管癌）受呼吸運(yùn)動(dòng)影響顯著，靶區(qū)運(yùn)動(dòng)范圍可達(dá)10-20mm，傳統(tǒng)“靜態(tài)計(jì)劃”易導(dǎo)致靶區(qū)漏照或肺受量過高。VSDSS的應(yīng)用場(chǎng)景包括：01-4D-CT引導(dǎo)的運(yùn)動(dòng)管理：通過4D-CT構(gòu)建腫瘤運(yùn)動(dòng)軌跡，生成“內(nèi)靶區(qū)”（ITV），系統(tǒng)可模擬呼吸門控技術(shù)，預(yù)測(cè)不同門控窗口（如呼氣末、吸氣末）的靶區(qū)覆蓋度與肺受量，推薦最優(yōu)門控參數(shù)（如閾值設(shè)定在30%-50%肺活量）；02-腫瘤退縮后的劑量提升：局部晚期肺癌患者同步放化療后，腫瘤體積縮小50%，系統(tǒng)通過劑量累加評(píng)估，可將原靶區(qū)處方劑量從60Gy提升至74Gy（BED=100.8Gy），同時(shí)將肺V20控制在25%以內(nèi)，顯著提高腫瘤控制概率。03腹部腫瘤：處理器官蠕動(dòng)與充盈變化腹部器官（如肝臟、胰腺、前列腺）因呼吸運(yùn)動(dòng)、腸蠕動(dòng)、充盈狀態(tài)變化，解剖結(jié)構(gòu)波動(dòng)大，VSDSS可通過虛擬仿真實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)管理：-肝癌呼吸運(yùn)動(dòng)追蹤：基于4D-CT與MRI融合，系統(tǒng)構(gòu)建肝臟腫瘤的“運(yùn)動(dòng)幅度-時(shí)間”模型，實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)分次內(nèi)腫瘤位置，引導(dǎo)動(dòng)態(tài)調(diào)強(qiáng)放療（VMAT）的MLC運(yùn)動(dòng)，使靶區(qū)劑量覆蓋度從傳統(tǒng)計(jì)劃的85%提升至98%；-前列腺膀胱充盈優(yōu)化：前列腺癌患者膀胱充盈狀態(tài)變化可導(dǎo)致靶區(qū)前后位移達(dá)5-8mm，系統(tǒng)通過CBCT評(píng)估膀胱體積，生成“膀胱體積-靶區(qū)位移”關(guān)系曲線，建議患者在每次治療前飲用300ml水并等待15分鐘，使膀胱充盈體積波動(dòng)范圍≤50ml，將CTVDmin從60Gy提升至68Gy。婦科腫瘤：應(yīng)對(duì)分次間體積變化與擺位誤差宮頸癌、子宮內(nèi)膜癌患者放療中常因腫瘤壞死、宮腔積液導(dǎo)致靶區(qū)體積變化，且陰道、直腸等危及器官對(duì)劑量敏感。VSDSS的應(yīng)用場(chǎng)景包括：-CTV自適應(yīng)外擴(kuò)：宮頸癌患者放療15次后，宮頸腫瘤體積縮小40%，系統(tǒng)通過MRI與CT融合，更新GTV后自動(dòng)調(diào)整CTV外擴(kuò)margin（從15mm縮小至10mm），同時(shí)將直腸V60從70%降至55%，降低放射性直腸炎風(fēng)險(xiǎn)；-擺位誤差校正：基于CBCT圖像配準(zhǔn)，系統(tǒng)計(jì)算患者分次間擺位誤差（如左右、頭腳、前后方向），生成誤差分布熱力圖，提示醫(yī)生調(diào)整體位固定裝置（如腹板、腳架），將擺位誤差從3mm降至1.5mm。06技術(shù)挑戰(zhàn)與發(fā)展趨勢(shì)當(dāng)前面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)盡管VSDSS在ART中展現(xiàn)出巨大潛力，但其臨床落地仍面臨多重挑戰(zhàn)：1.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與共享難題：不同廠商的放療設(shè)備、影像系統(tǒng)數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一，多中心數(shù)據(jù)融合困難；同時(shí)，患者隱私保護(hù)（如GDPR、HIPAA）限制數(shù)據(jù)共享，影響模型泛化能力。2.模型泛化性與魯棒性不足：現(xiàn)有模型多基于單中心數(shù)據(jù)訓(xùn)練，對(duì)不同種族、體質(zhì)、病理類型患者的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性存在差異；此外，影像噪聲、器官運(yùn)動(dòng)偽影等干擾因素可能導(dǎo)致模型輸出不穩(wěn)定。3.實(shí)時(shí)性與計(jì)算效率瓶頸：高精度劑量計(jì)算（如蒙特卡洛模擬）與復(fù)雜形變配準(zhǔn)耗時(shí)較長(zhǎng)，難以滿足臨床“分次治療前30分鐘完成計(jì)劃調(diào)整”的時(shí)效要求。4.臨床接受度與操作規(guī)范性：部分醫(yī)生對(duì)AI輔助決策存在信任顧慮，且不同醫(yī)院的ART操作流程不統(tǒng)一，缺乏標(biāo)準(zhǔn)化指南。未來發(fā)展趨勢(shì)AI與數(shù)字孿生技術(shù)的深度融合基于患者個(gè)體數(shù)據(jù)構(gòu)建“數(shù)字孿生體”，實(shí)時(shí)映射解剖結(jié)構(gòu)、劑量分布與生物效應(yīng)變化。例如，通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)，在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下，多中心協(xié)同訓(xùn)練數(shù)字孿生模型，實(shí)現(xiàn)跨中心的個(gè)性化治療預(yù)測(cè)。未來發(fā)展趨勢(shì)多模態(tài)生物影像的劑量引導(dǎo)融合PET-CT的代謝信息（如18F-FDGSUV值）、DWI的功能影像（如ADC值）與劑量分布，構(gòu)建“生物-物理”聯(lián)合優(yōu)化模型，不僅關(guān)注解剖靶區(qū)覆蓋，更強(qiáng)調(diào)腫瘤代謝活性區(qū)的精準(zhǔn)照射，進(jìn)一步提升療效。未來發(fā)展趨勢(shì)自動(dòng)化與智能化水平的提升引入大語言模型（LLM）實(shí)現(xiàn)自然語言交互，醫(yī)生可通過語音指令完成“生成計(jì)劃-評(píng)估方案-調(diào)整參數(shù)”全流程；同時(shí)，結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)“閉環(huán)自適應(yīng)”，即系統(tǒng)自動(dòng)執(zhí)行計(jì)劃調(diào)整并反饋療效，減少人工干預(yù)。未來發(fā)展趨勢(shì)多學(xué)科協(xié)作（MDT）平臺(tái)的整合將VSDSS與醫(yī)院HIS、LIS、PACS系統(tǒng)對(duì)接，實(shí)現(xiàn)放療、外科、內(nèi)科、影像科數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通。例如，對(duì)直腸癌新輔助放化療患者