综述：伽玛刀放射外科中的人工智能：在治疗计划、疗效预测和毒性评估中的应用

《Journal of Neuro-Oncology》：Artificial intelligence in gamma knife radiosurgery: applications in treatment planning, response prediction, and toxicity assessment

　　

摘要

目的

人工智能（AI）在伽马刀放射外科（GKRS）工作流程中的应用日益增多，但其当前的应用范围及临床集成准备程度仍有待充分利用。本叙述性综述探讨了AI在GKRS中的新兴作用，重点聚焦于治疗规划、预后预测和术后评估。

方法

截至2026年9月20日，对PubMed/MEDLINE、Embase和Scopus数据库进行了结构化检索，以筛选专门将基于学习的AI方法应用于GKRS的研究。入选研究须评估使用GKRS临床、影像或治疗规划数据的AI模型，而排除非GKRS及非基于学习的研究。纳入的研究根据GKRS工作流程的主要阶段进行综合分析。

结果

识别出的AI应用涵盖肿瘤分割、等中心选择与治疗规划、处方剂量与剂量分布预测、合成计算机断层扫描（CT）生成以及计划质量评估。术后应用包括肿瘤的纵向监测以及疗效、功能结局和毒副反应（包括瘤周水肿和放射性坏死）的预测。部分模型展现出令人鼓舞的表现，但目前证据仍以回顾性和任务特异性研究为主，常依赖单中心或小样本数据集，外部或前瞻性验证有限。

结论

AI有望通过支持特定的技术决策和临床决策，提升GKRS的一致性、效率和个人化水平。在常规应用之前，仍需进一步的多中心验证、前瞻性评估、工作流程整合及有意义的临床获益证明。当前，AI仍为决策辅助工具，而非放射外科专业能力的替代品。