左圖：LungRT Pro的操作界面，以不同顏色標示肺部高功能區，起輔助治療作用。右圖：LungRT Pro可從普通CT圖像中提取肺組織疏密、明暗變化等紋理特徵，並重構肺功能影像。

　　針對人工智能輔助放射治療系統LungRT Pro的結果可信度及使用安全性問題，蔡璟回應，任何AI相關系統的結果可信性，均建立在系統化研究基礎之上，關鍵在於是否達到臨床認可的精準度。

　　需由臨床試驗數據佐證

　　蔡璟表示，團隊並不追求結果和傳統肺功能影像百分百一致，而是通過大量數據與臨床試驗，驗證系統是否符合臨床使用標準──臨床決策本身帶有醫生的經驗屬性，醫生間的判斷差異客觀存在，因此系統的臨床適用性，最終需由臨床試驗數據來佐證。

　　對於系統使用的安全保障制度與流程，蔡璟介紹，放射治療領域本身具備成熟的質量控制體系，團隊主要考慮的節點在於針功能影像的精準度和患者個體差異。

　　影像精確度方面，團隊已積累大量臨床數據，目前系統準確率可達85%至90%，後續還將開展更多試驗進行統計驗證，並向醫生提供詳細數據，由醫生判斷是否適用於臨床。

　　至於放射治療計劃系統部分，蔡璟指出，該系統採用的方法誤差較小，且在常規治療中已形成完備的質量驗證流程，安全性與可靠性毋須過多擔憂。

　　同時，他建議，患者個體存在差異，醫生在使用系統時需結合自身臨床經驗進行個性化判斷，確保治療方案的合理性。