JMIR Publications 近期发布一篇聚焦肿瘤领域技术进展的深度专题文章。该文由 JMIR 特约记者 Benedette Cuffari 撰写，标题为《AI 设计放射性药物：机器学习如何重新定义精准肿瘤治疗》。文章阐述深度学习与生成式人工智能在放射性药物领域的融合应用，介绍该技术如何加快药物研发进程，以及个体化放射剂量测算对改善患者临床预后的作用。
一、人工智能赋能药物研发
放射性药物疗法对部分癌症疗效突出，但该类药物研发周期长、资源消耗巨大。深度学习与生成式 AI 模型可快速识别全新治疗靶点、预判分子间化学相互作用、设计性质稳定的候选药物。
Benedette Cuffari 采访了南安普顿大学医院核医学物理科负责人、医学物理专家 Sofia Michopoulou。她指出，依托人工智能开展计算机模拟，能够 “更早筛选出潜力最优的药物候选分子，减少现有临床前试验工作量，让早期药效评估更具针对性、效率更高”。
二、个体化剂量测算与数字孪生技术
文中提到，AI 模型还可优化放射剂量测算工作 —— 该环节用于计算人体各组织吸收的辐射剂量，实现最大化杀伤肿瘤同时保护正常脏器。
三维卷积神经网络可解析医学影像，预判药物在体内的生物分布；机器学习还能构建患者专属数字孪生模型，支撑精细化、个体化治疗方案制定。
三、临床转化落地现存壁垒
尽管相关技术取得诸多进展，但向临床落地转化仍存在阻碍：用于训练 AI 模型的标准化、高质量数据集储备不足。
联合学习等技术虽可实现多家医院协同建模、同时保护患者隐私，但仍需开展大量基础试验研究，保障人工智能模型具备良好泛化能力。
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