лучевая терапия

В статье, опубликованной в npj Artificial Intelligence 2 сентября 2026 года, представлен метод UPMA (unspecified pretraining and modular adaptation) — подход к автоматическому оконтуриванию (сегментации) клинических целевых объемов (CTV) при адаптивной лучевой терапии рака пищевода. Метод сочетает неспецифицированное предобучение на больших наборах медицинских изображений с модульной адаптацией, что позволяет учитывать контекст анатомических изменений между фракциями облучения. Авторы решают ключевую проблему адаптивной радиотерапии: необходимость пересчета дозовых карт при изменении формы опухоли и окружающих тканей в процессе лечения. UPMA использует архитектуру на основе трансформеров с модулями адаптации, которые настраиваются на конкретного пациента с минимальным количеством размеченных данных. В экспериментах на клинических данных метод показал средний коэффициент Dice 0.87 для CTV, что на 6-8% выше по сравнению с базовыми моделями (U-Net и nnU-Net), а также снижение времени обработки одного случая до 12 секунд. Особое внимание уделено контекстной адаптации: модель учитывает предыдущие фракции облучения и текущие анатомические изменения, что повышает точность сегментации на 12% при значительных деформациях тканей. Разработка имеет прямое практическое значение для клиник, внедряющих адаптивную лучевую терапию, поскольку позволяет сократить ручную работу онкологов-радиологов и повысить точность лечения. Авторы отмечают, что метод может быть распространен на другие локализации опухолей и другие задачи медицинской сегментации.

Исследование представляет RN-D3 — сквозной конвейер на основе глубокого обучения для обнаружения, дифференциации и сегментации лучевого некроза на МРТ-снимках. Система достигла чувствительности 0,90 и специфичности 0,88 при тестировании на внешних данных, при этом обнаружение мелких поражений остаётся основным ограничением для клинического внедрения.

GE HealthCare представила платформу MIM Anyware, позволяющую врачам безопасно получать удаленный доступ к медицинским изображениям через веб-браузер. Решение направлено на улучшение междисциплинарного взаимодействия и оптимизацию рабочих процессов в таких областях, как лучевая онкология.

В статье освещаются финансовые и стратегические новости нескольких биотехнологических компаний. Основное внимание уделено компании Full-Life Technologies, которая привлекла 150 миллионов долларов инвестиций, из которых 110 миллионов составил раунд серии D, направленный на развитие технологий лучевой терапии. Также упоминается компания Quince, которая обновляет свою стратегию с фокусом на разработку лекарственного препарата для лечения заболеваний легких. Помимо этого, в материале кратко затрагиваются новости компаний Accro Bioscience, Hansa Biopharma, Shanghai Best-Link Bioscience и UCB. Несмотря на значительный объем инвестиций в медицинские технологии, в представленном фрагменте отсутствует прямое упоминание использования искусственного интеллекта или машинного обучения в процессах разработки или терапии.

GE HealthCare представила решение MIM ComboTherapy GYN HDR/EBRT, предназначенное для планирования комбинированной лучевой терапии при гинекологических заболеваниях. Технология использует передовое 3D-суммирование доз и биологические модели для точной оценки накопленного облучения, что позволяет персонализировать лечение и минимизировать риски.