2025年夏季学术会议手记：AI与精准放疗的前沿探索

2025年6月21日，我有幸参加了人生中第二次学术会议。与去年初次参会时的青涩相比，这次会议让我有了更深刻的体会。在此记录下这段宝贵的经历，既是对自己的总结，也希望能为同行提供一些参考。

酒店测评

首先要感谢主办方和导师的安排，让我能在佛山南海利泰皇冠假日酒店度过这段时光。这家度假酒店确实给我留下了深刻印象——宽敞的客房、智能化的设施，最令人惊喜的是那个精致的浴缸。说来有趣，虽然和妻子旅行时住过不少酒店，但配备浴缸的确实不多见。可惜这次同住的是来自其它兄弟院校的同僚，我们默契地选择了“学术优先”，浴缸最终成了摆设。不过塞翁失马，与这位同僚的长谈让我收获颇丰。

说到酒店体验，怎能不提餐饮？早餐的自助餐台简直让人眼花缭乱：现做的广式点心、冒着热气的汤粉、还有很多高端的烟熏肉制品…我在取餐区徘徊了足足十分钟，最终“勉为其难”地装了三大盘。午餐虽然种类稍减，但厨师现场烹制的烤土豆和虫草花蒸鸡依然令人食指大动。不得不承认，在美食面前，我的“适量原则”总是很容易被打破。

会议内容

本次《人工智能与精准放疗研讨会》汇聚了国内顶尖专家学者，围绕AI在放疗领域的应用展开深入探讨。中山大学肿瘤防治中心的孙颖教授首先分享了他们的开创性工作——首次将Deepseek等大模型成功整合到放疗诊疗流程中，为AI辅助医疗树立了实践标杆。

随后各位专家从不同维度展开讨论：

• 山东省肿瘤医院尹勇教授系统梳理了《人工智能在放疗的应用：发展与挑战》，指出当前技术发展路线
• 南方医科大学甄鑫教授在《真实世界临床场景的AI建模挑战和应用》中，特别强调了临床数据异质性带来的技术难题
• 复旦大学肿瘤医院胡伟刚副主任通过《人工智能在放疗应用的落地实践》，展示了AI技术临床转化的具体案例
• 中大肿瘤防治中心肖巍魏教授的《AI引导盆腔放疗技术优化的临床研究》，则聚焦于特定病种的AI应用突破
• Manteia公司张炜总监从产业角度分享了《搭建通用AI平台助力临床研究》的经验
• 中大肿瘤防治中心李超峰教授的《大模型本地化部署的策略与经验》，为医疗机构自主部署AI提供了实用指南

最后的圆桌讨论环节，由韩非教授、陈冬平教授、我导师陆遥教授以及蔡璟教授共同参与。各位专家一致认为，当前AI技术仍处于辅助诊断阶段，短期内不可能取代医生。我导师特别强调，AI的价值在于放大医生的专业能力，而非替代人类判断，这一观点得到与会者的广泛认同。

会议感想

作为计算机背景的研究者，这次会议让我更清晰地看到了医疗AI面临的本质挑战。当前大多数系统仍停留在数据驱动层面，面临三大困境：

• 数据稀缺性：优质医学数据获取成本高，标注难度大
• 领域迁移性：专科模型难以泛化到其他病种
• 解释缺失性：黑箱决策缺乏可解释的医学逻辑

这正是我认为强化学习可能带来突破的原因。与传统监督学习不同，RL框架下的智能体通过“行动-反馈”机制学习决策策略，这种范式与医生的临床思维高度吻合：

• 状态(State)：相当于患者的综合临床表征
• 动作(Action)：对应诊疗方案的选择
• 奖励(Reward)：反映治疗效果的评价指标

更重要的是，RL智能体可以通过元学习(Meta-RL)掌握“学习的方法”，就像住院医师培养临床思维的过程。而我们正在探索的层级强化学习架构，试图让AI系统能够：

• 在底层学习具体诊疗操作（如靶区勾画）
• 在高层构建医学推理框架（如鉴别诊断）
• 通过课程学习逐步掌握复杂临床决策

当然，这条路径还面临诸多挑战，比如奖励函数的设计、样本效率的提升等。但这次会议让我确信，只有让AI真正理解医学知识的内在逻辑，而非简单拟合数据模式，才能实现质的突破。