【技术实现步骤摘要】
本申请总体上涉及使用机器学习语言处理模型来生成放射疗法治疗计划。
技术介绍
1、放射疗法(或者放射线疗法)治疗计划(rttp)是复杂的过程，包含不同医疗专业人员(诸如临床医生、医疗设备制造商等)采用特定的指南、协议和说明。通常，标识和应用实现放射线疗法治疗的指南是由复杂的计算机模型执行的，该计算机模型从主治医生接收治疗目标并且标识rttp适当的属性。例如，主治医生可以标识治疗模式(例如，在体积调制电弧疗法(vmat)或者强度调制放射线疗法(imrt)之间进行选择)。主治医生然后可以输入各种目标和要经由治疗实现的目的，例如要为患者的一个或多个结构实现的剂量目标。然后，软件解决方案可以使用各种方法来计算患者治疗的属性，例如确定射束限制装置角度和辐射发射属性。在imrt的情况下，光束传输方向和光束数目是必须确定的特定相关变量，而对于vmat，软件解决方案可能需要选择电弧的数目及其对应的起始和终止角度。
2、rttp的创建通常涉及多个专业人员与不同的技能合作。在这个过程中特别重要的是放射肿瘤学家和计划生成器之间的互动，计划生成器可以是被配置为基于患者属性自动生成针对患者的放射线治疗计划的计算机模型。常见的是，在肿瘤学家首先使用这种计算机模型生成治疗计划后，肿瘤学家可以与计算机模型执行多轮附加的互动，因为原始请求中存在歧义，计划的各个方面需要改善，或者肿瘤学家想验证是否有更好的计划。
技术实现思路
1、计算机模型可能需要特定的(主要是数字的)精确的参数作为输入来生成患者的放射疗法
2、需要计算机模型以生成放射疗法治疗计划的治疗属性，该放射疗法治疗计划使用减少多次迭代生成和更新放射疗法治疗计划重复性的方法和系统。还需要改进的ai建模/训练技术来训练这样的模型，该模型不需要大量的训练数据集并且在计算上是高效的、有成本效益的、并且产生及时的结果。
3、使用本文讨论的方法和系统，处理器可以使用机器学习语言处理模型(例如，大型语言模型)以自动生成放射疗法治疗计划。处理器可以向用户(例如肿瘤学家或者其他临床医生)访问的计算设备提供交互式界面(例如交互界面)，其中用户可以提供指示患者的不同患者属性的输入(例如提示)，该输入可以用于生成放射疗法治疗计划。患者属性可以是与患者或者患者的肿瘤相关的数据，与患者经历的过去过程相关的数据、表征或者描述患者或者患者肿瘤的数据，或者表征患者或者患者肿瘤的治疗选项(例如，可用的治疗选项)的数据。这样的患者属性的示例可以包括但不限于治疗患者的潜在方法、放射疗法机器属性或者可以用于治疗患者的治疗属性(例如，治疗的机器运动和/或剂量属性、治疗频率、治疗之间的时间段等)、关于患者的特性(例如，年龄、性别、身高、体重等)、有关患者的肿瘤的特性(如，位置、大小、宽度等)、患者的治疗历史等。处理器可以接收输入的患者属性并且使用患者属性作为输入来执行机器学习语言处理模型以生成响应。在某些特定情况下，响应可以是对患者属性的进一步查询。处理器可以将所接收的患者属性与模板进行比较，每个模板包括可用于生成放射疗法治疗计划的不同的患者属性集。响应于确定患者的患者属性满足模板的条件(例如，确定有足够的数据来为患者生成放射治疗计划)，处理器可以将患者属性输入到放射疗法计划优化器中，以生成针对患者的放射疗法治疗计划。处理器可以将所生成的放射疗法治疗计划传输回访问交互界面的用户。因此，实现本文所述的系统和方法的处理器可以使用机器学习语言处理模型自动生成优化的放射疗法治疗计划，而且无需迭代地更新或者生成新的放射疗法治疗计划。
4、在实施例中，方法可以包括由处理器呈现用户界面，该用户界面提供用户与机器学习语言处理模型之间的交互界面；由处理器从交互界面接收包括患者的第一患者属性的第一输入；由处理器使用患者的第一患者属性作为输入来执行机器学习语言处理模型，以生成请求患者第二患者属性的响应；由处理器在交互界面处呈现请求患者的第二患者属性的响应；由处理器从交互界面接收包括患者的第二患者属性的第二输入；以及响应于确定第一患者属性和第二患者属性满足计划条件，由处理器向放射疗法计划优化器传输患者的第一患者属性以及患者第二患者属性，其中放射疗法计划优化器被配置为基于第一患者属性和第二患者属性来生成针对患者的放射疗法治疗计划。
5、该方法可以包括由处理器在用户界面处接收指示患者的输入，其中执行机器学习语言处理模型包括由处理器基于指示患者的输入从存储器取回存储的关于患者的患者数据；以及由处理器基于输入第一患者属性和所取回的患者数据来确定响应。
6、该方法可以包括由处理器从存储器中取回模板，模板包括患者属性的类型列表，其中执行机器学习语言处理模型包括由处理器基于输入第一患者属性和模板来确定响应。
7、确定响应可以包括由处理器基于机器学习语言处理模型未从交互界面接收第一类型患者属性的值来确定模板的患者属性的类型列表的第一类型患者属性；以及由处理器确定请求针对第一类型患者属性的值的响应。
8、该方法可以包括由处理器将第一患者属性和第二患者属性与模板进行比较；以及响应于确定第一患者属性和第二患者属性满足模板的模板条件，由处理器确定第一患者属性和第二患者属性满足计划条件。
9、该方法可以包括由处理器在用户界面接收指示患者的输入；由处理器在用户界面处基于指示患者的输入来呈现患者的患者数据，患者数据包括患者一个或多个患者属性；以及由处理器从所呈现的一个或多个患者属性接收对第一患者属性的选择。
10、该方法可以包括由处理器生成表示来自机器学习语言处理模型的第一患者属性和第二患者属性的标记向量，其中向放射疗法计划优化器传输患者的第一患者属性和患者的第二患者属性包括由处理器向放射疗法计划优化器传输表示第一患者属性和第二患者属性的标记向量。
11、该方法可以包括由处理器将表示第一患者属性和第二患者属性的标记向量转换为结构化数据集，其中向放射疗法计划优化器传输患者的第一患者属性和患者的第二患者属性包括由处理器向放射疗法计划优化器传输所转换的结构化数据集。
12、放射疗法计划优化器可以被配置为通过至少基于第一患者属性和第二患者属性生成用于治疗患者的放射剂量信息来生成放射疗法治疗计划。
13、该方法可以包括由处理器从用户界面接收指示放射疗法治疗计划不正确的输入；响应于指示所述放射疗法治疗计划不正确的输入，由处理器执行机器学习语言处理模型以生成请求关于所述患者的第三患者属性的第二响应；由处理器在交互界面处呈现请求患者的第三患者属性的第二响应；由处理器从所述交互界面接收包括患者的第三患者属性的第三输入；以及由处理器向放射疗法计划优化器传输患者的第一患者属性、患者的第二患者属性和患者的第三患者属性，其中放射疗法计划优化器被配置为基于第一患者属性、第二患者属性和第三患者本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其中确定所述响应包括：
5.根据权利要求3所述的方法，还包括：
6.根据权利要求1所述的方法，还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，还包括：
8.根据权利要求7所述的方法，还包括：
9.根据权利要求1所述的方法，其中所述放射疗法计划优化器被配置为通过至少基于所述第一患者属性和所述第二患者属性生成用于治疗所述患者的放射剂量信息来生成所述放射疗法治疗计划。
10.根据权利要求1所述的方法，还包括：
11.根据权利要求1所述的方法，还包括：
12.根据权利要求1所述的方法，还包括：
13.一种系统，包括：
14.根据权利要求13所述的系统，其中所述处理器还被配置为：
15.根据权利要求13所述的系统，其中所述处理器还被配置为：
16.根据权利要求15所述的系统，其中所述处理器被
17.根据权利要求15所述的系统，其中所述处理器还被配置为：
18.根据权利要求13所述的系统，其中所述处理器还被配置为：
19.根据权利要求13所述的系统，其中所述处理器还被配置为：
20.根据权利要求19所述的系统，其中所述处理器还被配置为：
...【技术特征摘要】
1.一种方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其中确定所述响应包括：
5.根据权利要求3所述的方法，还包括：
6.根据权利要求1所述的方法，还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，还包括：
8.根据权利要求7所述的方法，还包括：
9.根据权利要求1所述的方法，其中所述放射疗法计划优化器被配置为通过至少基于所述第一患者属性和所述第二患者属性生成用于治疗所述患者的放射剂量信息来生成所述放射疗法治疗计划。
10.根据权利要求1所述的方法，还包括：
11.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：E·屈塞拉，I·奥塔拉，
申请(专利权)人：西门子医疗国际股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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