― 放射線治療は、ここまで来ている ―

放射線治療の世界では、
IMRT、VMAT、SBRT、粒子線、MR-guided RT といった技術が成熟期に入り、
近年は 「どう当てるか」から「どう安全に、どう賢く回すか」 へと関心が移りつつある。

その変化を最も敏感に映し出しているのが、
AAPM の公式ジャーナル Medical Physics である。

今回は、2024年後半〜2025年に掲載された論文の中から、
発想が新しく、今後の臨床や研究の方向性を示唆する「おもしろい」論文を3本紹介する。

① LLM（大規模言語モデル）で3次元線量分布を予測するという発想

―「言語モデル」を放射線治療に使うと何が起きるのか？

最初に紹介したいのは、
Large Language Model（LLM）を用いた3D線量予測という、
一見すると意外性のあるアプローチを取った論文である。

従来、線量予測や自動計画の研究といえば、

• CNN（Convolutional Neural Network）
• U-Net 系の深層学習モデル

が主流であり、「画像 → 線量」を学習させる方向性が中心だった。

この論文の面白さは、
LLM（本来は文章を扱うモデル）を、放射線治療計画の文脈理解に使おうとした点にある。

ここでのLLMは単に線量を当てるための“計算機”ではない。
臓器配置、ターゲットの位置関係、計画条件といった
“文脈（コンテキスト）”を理解したうえで線量分布を予測するという位置づけである。

この研究が示唆する未来

このアプローチが本当に面白いのは、
「自動計画を作る」こと自体よりも、次の用途が見えてくる点にある。

• 計画作成前に
  「この症例は線量的に難しいかどうか」を予測する
• プラン比較の補助として
  「この計画、どこが怪しいか」を事前に示唆する
• QAの入口として
  「この症例は要注意」とフラグを立てる

つまり、
人間の判断を“置き換える”のではなく、“賢く支援する”AI
という方向性がはっきりしている。

今後、LLMが治療計画の説明やレポート生成と結びつけば、
**「計画の意味を理解したAI」**という、これまでにない相棒が現場に登場する可能性がある。

② IMRTのPatient-specific QAを

「全部測る」から「賢く見抜く」へ

― QAのあり方そのものを問い直す論文

2本目は、
深層学習を用いてIMRTのPatient-specific QAを高度化する研究である。

IMRT QA は、多くの施設で

• 毎症例測定
• ガンマ解析
• 合否判定

という形で行われているが、
実際には

• 明らかに安全な症例
• 逆に「何となく嫌な予感がする症例」

が混在している。

この論文が提示したのは、
「測定をやめる」のではなく、「どの症例を重点的に見るべきかをAIで見抜く」
という考え方である。

なぜこの研究が“現場目線でおもしろい”のか

この研究の価値は、
QAを単なる義務作業としてではなく、

「限られた時間と人手を、どこに集中させるか」

という リスクマネジメントの問題 として捉えている点にある。

• 人手不足
• 高精度化による計画の複雑化
• QA項目の増大

という現実を踏まえると、
全症例を同じ強度で見る時代は、確実に終わりつつある。

この論文は、
今後のQAが

• 人の経験
• AIによる事前スクリーニング
• 物理的測定

を組み合わせた ハイブリッド型 へ進むことを強く示唆している。

③ シナリオを並べない「ロバスト最適化」という発想

― 適応治療時代の計算ボトルネックに挑む

3本目は、
シナリオ列挙を必要としないロバスト最適化アルゴリズムに関する論文である。

IMRT や IMPT におけるロバスト最適化は、

• セットアップ誤差
• レンジ誤差
• 解剖学的変動

を考慮できる強力な手法である一方、
計算時間が長く、臨床運用が重いという課題があった。

従来は、
「想定されるズレのシナリオを大量に作り、それら全てに対して最適化」
という力技が主流だった。

この論文が提示したのは、
そもそもシナリオを列挙しないという、発想の転換である。

なぜ重要なのか

このアプローチが成熟すれば、

• 計算時間の短縮
• ART（適応放射線治療）との親和性向上
• IMPTへの自然な展開

といった利点が見えてくる。

特に、
CBCTやMRを用いたオンライン適応治療が現実になりつつある今、
「速くて賢い最適化」は避けて通れないテーマである。

この論文は、
ロバスト最適化を“研究の道具”から“日常臨床の道具”にするための布石
として非常に示唆的である。

まとめ：Medical Physics が映す、次の放射線治療

今回紹介した3本の論文に共通しているのは、

• 精度を上げるだけではなく
• 判断・運用・効率をどう賢くするか

という視点である。

放射線治療はすでに

• 当たるかどうか
• 線量が足りるか

という段階を越え、

「どこに人間が関与し、どこを機械に任せるか」

を設計するフェーズに入っている。

Medical Physics に掲載される論文は、
その変化をいち早く可視化してくれる。

これらの研究は、
明日すぐに臨床を変えるわけではない。
しかし、3〜5年後の“当たり前”の種が、確実にここにある。