作為腫瘤第二大治療手段，放療需要精確的腫瘤、器官勾畫、計劃設計與質量控制。結構勾畫、計劃設計與質量控制是決定放療療效的最重要因素，也是工作人員投入時間精力最多的環節。目前這些工作主要為手動完成，耗時費力，不同人員勾畫和計劃結果差異很大。質量控制需要進行復雜的測量和計算，需要昂貴的設備，出現差異很難查找原因。這些問題會導致腫瘤不能控制及正常器官出現嚴重的副反應。目前的自動勾畫多為基于CT值等影像特征參數閾值的方法，或基于圖譜的方法。對影像特征參數差異小的結構邊界勾畫誤差大；很難找到與待勾畫結構患者相同的圖譜，基于圖譜自動勾畫及形變配準修正效果差。目前有單獨進行結構勾畫、計劃設計與質量控制的研究，多數為針對危及器官勾畫和劑量體積直方圖或劑量分布預測，不能進行腫瘤靶區勾畫和直接生成治療計劃。
項目組20年來一直從事腫瘤放療創新技術研究，從2016年開始進行人工智能在腫瘤放療中應用的系統研究。開發了放療結構自動勾畫、自動計劃和質量控制的深度學習算法，并通過5000余例的臨床病例驗證了其具有臨床適用性。在包括放療領域頂級期刊International Journal of Radiation Oncology, Biology and Physics等雜志發表相關論文20余篇。在北美放射腫瘤學會、醫學物理學會、中華放射腫瘤學會、中國醫學物理年會作大會口頭報告。獲中華放射腫瘤學會放療結構勾畫大賽第4名，MICCAI(International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention) 結構勾畫大賽全球第8名/500、全國放射腫瘤物理學年會優秀論文獎。北京大學第三醫院創新轉化大賽二等獎兩項、最佳人氣獎等。
項目擬在前期工作基礎上開發基于云平臺深度學習的放療自動結構勾畫、自動計劃和質量控制系統，基于多模態影像、臨床、病理信息的個體化診療算法和系統，進行多中心臨床應用評價，完成產品注冊前檢驗、臨床試驗和產品注冊。實現腫瘤放療的自動化和精準化智慧放療。提高放療的質量和效率，改善放療安全和療效。建立算法臨床應用方案和撰寫臨床應用指南。項目為多中心、醫聯體合作，腫瘤規范化分級診療提供軟件工具，對規范和引導我國放療臨床實踐，提高放療產業競爭力具有重要意義。