文|玉惜品诗
编辑|玉惜品诗
前言：
医疗中个体差异会影响放射治疗反应，因此需要更个性化的治疗计划，所以研发了量子深度强化学习框架。
可在治疗中评估患者的剂量反应，并提供最佳剂量建议，该框架综合了生物、遗传、临床等信息，并使用不确定性量子状态模拟人类决策。
结合模型的深度学习算法，框架可改善临床放射治疗决策，提高至少约10%。进一步的前瞻性研究将推动个性化放射治疗的标准提升。
未来的前瞻性研究是否将进一步推动个性化放射治疗的标准提高？这个新框架是否有望改善放射治疗的效果，为患者提供更好的治疗体验？
放射治疗的个性化未来
癌症是全球范围内的健康挑战，放射治疗被广泛应用于癌症治疗中，占据着重要的地位。
不同患者对同一放射治疗治疗方案的反应千差万别，这导致了治疗效果的不确定性，挑战着临床医生们。
尽管放射治疗在癌症治疗中的重要性日益凸显，但目前的临床实践中，治疗方案往往是一种“一刀切”的模式，即对于类似分期的癌症患者，治疗方案几乎相同。
这种标准化治疗方法存在明显的不足之处，因为不同患者之间存在微妙的生理和基因差异，这些差异可能导致相同治疗方案下的不同治疗效果。
因此为了优化放射治疗治疗效果，提高癌症幸存率，迫切需要实现个性化的放射治疗。
个性化治疗可以根据患者的生理、遗传、临床和剂量等因素来制定针对性的治疗计划。
实施个性化治疗面临着巨大的挑战，因为治疗效果受到众多生物学和临床因素的影响，而建立放射剂量与治疗效果之间的定量关系是一个极为复杂的任务，更不用说每个患者都具有不同的生物特征。
在这个背景下，先进的机器学习方法，如深度学习、模型驱动的强化学习和特征选择等，可以有效解决上述挑战。
深度学习模型是由多层神经网络组成的计算模型，可以在同一框架中将数据表示和学习任务相结合。
强化学习是机器学习的一个领域，关注如何教会人工智能代理在给定环境中采取最优行动以最大化奖励函数。
为了实现放射治疗的个性化，设计了一种基于模型的强化学习框架，利用深度强化学习模型，模拟了人工放射治疗环境，以实现剂量调整的优化。
还采用了贝叶斯网络方法进行相关特征选择，这一框架充分利用了先前的知识和深度学习技术，将它们融合在一起，以建立一个可以为患者和放射剂量估计放射治疗效果的人工放射治疗环境。
尽管这一框架的应用仍需进一步研究和验证，但它代表了未来放射治疗个性化的方向。
这种个性化方法有望改善治疗效果，提高癌症患者的生存率，在未来这一框架有望为临床医生提供有力的工具。
帮助他们制定更加个性化的癌症放射治疗方案，为患者提供更好的治疗体验和更高的幸存机会。
这是一个充满希望的研究领域，有望在癌症治疗中开辟新的前景，为患者带来更多好消息。
提升癌症治疗的新前景
研究展示了一个潜在的、基于量子计算和深度学习方法的临床决策支持系统框架。
该框架的关键特点是将临床决策建模为量子状，方法的创新之处在于将量子计算与深度学习相结合，以充分利用这两个领域的优势。
设计并在IBMQ量子处理器中实施了一种新颖的量子电路，以利用实际的量子状态和量子相互作用。
同时设计了两种互补方案来分析弱监督框架的性能，根据分析框架显示了改善放射治疗效果的潜力。
研究结果表明框架可以通过至少提高约10%来潜在地改善临床放射治疗的治疗效果。
这一指标对应于良好建议的百分比与临床决策之间的最小差异，因此综合考虑了自我评估方案和相似性分数来得出结论。
相似性分数显示框架与临床决策接近，RMSE值最多为0.71，通过更小的相似性分数和更好的自我评估方案性能。
框架可以提供接近医疗专家的剂量建议，更有可能成功治疗非小细胞肺癌患者。
尽管分析显示DRL和qDRL算法之间的性能改善很小，但混合量子-经典机器学习算法具有概念上和计算上的优势。
同样，在自我评估方案方面，qDRL模型提供了更多的好建议和更少的坏建议，即对于训练和验证数据集的好建议和坏建议的差异约为3%。
方法结合了量子计算、深度学习技术和统计集成，为临床可行的临床决策支持系统提供了必要的稳健性。
将人类决策建模为量子状态不仅在理论上一致，而且考虑到人类决策过程的固有不确定性。
深度学习技术使用大量节点的冗余来处理数据噪声，在多个经过训练的模型集合上进行平均使方法对深度学习训练中使用的随机方法不太敏感。
对于临床应用，需要进一步改进，可以通过使用更大的训练数据集、将专家知识更多地融入ARTE建模、进行更多独立的验证和测试以及开发图形用户界面来实现。
除了与数据相关的限制因素之外，框架还必须克服其他一些限制，并考虑到未来临床应用的现代放射治疗技术等同时补充技术。
考虑患者特异性的α/β比率将捕捉患者之间的异质性，并提高当前框架的效率，将PET图像的辐射特征的波动性合并到不确定性分析中，将更准确地表示框架的可预测性。
类似地，对特征的广泛敏感性分析将有助于更好地表示响应预测的变异范围和不确定性估计。
在应用方面，框架应该与其他临床工具，如放射治疗治疗计划、计划优化器和图像引导系统等一起以互补的方式使用，以进行临床实施。
设计并测试了一个基于量子计算和深度学习方法的强大的临床决策支持系统框架，该框架的关键特点是将临床决策建模为量子状态。
方法的创新之处在于将量子计算与深度学习相结合，以充分利用这两个领域的优势，设计并在IBMQ量子处理器中实施了一种新颖的量子电路，以利用实际的量子状态和量子相互作用。
两种互补方案被设计用来分析弱监督框架的性能，根据分析框架显示了改善放射治疗效果的潜力，框架为KBR-ART中的决策提供了临床可行的定量方法。
革命性的放射治疗决策支持系统
通过分析，发现的框架具有改善临床放射治疗治疗结果的潜力，至少可以提高大约10%。
这一指标对应于良好建议的百分比与临床决策之间的最小差异，对于训练和验证结果的综合情况。
具体来说，这是DRL和临床决策之间的差异，认识到仅依靠自我评估方案提供了性能的部分信息，因此基于自我评估方案和相似性分数共同得出结论。
但是需要承认的分析取决于准确表示放射治疗环境模型和结果估算器的准确性。
为了更全面地评估的框架，需要建立一个包括免疫疗法、外科手术和医学肿瘤学在内的多模式治疗环境的模型。
分析显示，qDRL + 模拟器模型与qDRL + IBMQ模型略有不同，这一差异有两个原因，模拟器不包含任何机器错误，包括量子失相错误，qDRL + 模拟器的决策选择机制与qDRL + IBMQ不同。
前者导致更大的噪音，但可能更能代表人类决策过程，后者则来自于物理上的需求，即设计的量子电路长度必须比量子处理器的量子相干长度短。
任何超出系统相干长度的量子算法都会导致错误，设计了一种更短的量子控制电路，用作决策选择机制，这更容易设计和使用。
需要注意的是，这个量子控制电路并不是放大过程的替代搜索算法，而是一种实用且可扩展的选择机制替代方案。
尽管的分析显示DRL和qDRL算法之间的性能改善很小，但的混合量子-经典机器学习算法具有概念上和计算上的优势。
发现在训练数据集和验证数据集中，虽然很难仅基于性能指标来偏好qDRL算法而不是DRL算法。
在这项工作中，使用了价值型DRL方法设计了的框架，计划在下一次迭代中探索并整合高级基于策略的DRL方法以进一步改进。
这项方法将量子计算、深度学习技术和统计集成相结合，为临床可行的CDSS提供了必要的稳健性。
将人类决策建模为量子状态不仅在理论上一致，还考虑了人类决策过程的内在不确定性。
深度学习技术利用大量节点的冗余来处理数据噪声，在深度学习训练中，对多个训练模型的集合进行平均处理使的方法对随机训练方法不太敏感。
除了与数据相关的限制因素之外，框架还必须克服其他一些限制，并考虑到未来临床应用的现代放射治疗交付技术等同时补充技术。
在应用方面，框架应该与其他临床工具，如放射治疗治疗计划、计划优化器和图像引导系统等一起以互补的方式使用，以进行临床实施。
结语：
这个框架结合了量子计算和深度学习，旨在改善放射治疗计划，有望提高10%的生存率，虽然性能改进有限，但混合量子-经典算法具有潜力。
这个工具可帮助医生制定更好的治疗计划，但仍需进一步研究、验证和改进，包括扩大数据集、整合专业知识、进行独立验证和开发用户友好的界面，未来还需考虑现代放疗技术等补充技术，以更好地服务患者这个领域充满希望。
