Conveners
W3-4 SYMPOSIUM: Artificial Intelligence in Radiotherapy II: Bridging AI and First-Principles Physics | L'intelligence artificielle en radiothérapie II: Connexion entre l'IA et la physique des premiers principes
- Houda Bahig (Centre hospitalier de l'Université de Montréal (CHUM))
Description
Artificial Intelligence in Radiotherapy explores how advanced computational methods are transforming radiation oncology across the full clinical workflow. From automated image segmentation and adaptive treatment planning to outcome prediction, response assessment, and biologically informed dose optimization, AI-driven approaches are reshaping how radiotherapy is designed, delivered, and evaluated. This symposium will highlight methodological advances, clinical translation, and emerging challenges in validation, robustness, and implementation. By bringing together expertise spanning medical physics, imaging science, machine learning, and clinical oncology, the session aims to provide a comprehensive perspective on how AI is advancing precision, efficiency, and personalization in radiotherapy.
Le symposium « L'intelligence artificielle en radiothérapie » explore la manière dont les méthodes informatiques avancées transforment la radio-oncologie tout au long du parcours clinique. De la segmentation automatisée des images et de la planification adaptative des traitements à la prédiction des résultats, à l'évaluation de la réponse et à l'optimisation des doses fondée sur des données biologiques, les approches basées sur l'IA redéfinissent la manière dont la radiothérapie est conçue, administrée et évaluée. Ce symposium mettra en lumière les avancées méthodologiques, la transposition clinique et les nouveaux défis en matière de validation, de robustesse et de mise en œuvre. En réunissant des experts en physique médicale, en imagerie, en apprentissage automatique et en oncologie clinique, cette session vise à offrir une perspective globale sur la manière dont l'IA améliore la précision, l'efficacité et la personnalisation en radiothérapie.
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Dr Shirin Enger (Biological & Biomedical Engineering, McGill University)24/06/2026, 16:15Artificial Intelligence in Radiotherapy / L'intelligence artificielle en radiothérapieInvited Speaker / Conférencier(ère) invité(e)
Artificial intelligence (AI) is reshaping medical physics by enabling more automated, quantitative, and patient-specific cancer care. My research program develops machine learning methods to improve cancer diagnosis, radiation treatment planning, dose calculation, and outcome prediction using multimodal patient data, including medical imaging, digital pathology, molecular information, and...
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Dr James Chow (Princess Margaret Cancer Centre, University Health Network and University of Toronto, Toronto, Canada)24/06/2026, 16:45Artificial Intelligence in Radiotherapy / L'intelligence artificielle en radiothérapieInvited Speaker / Conférencier(ère) invité(e)
This talk presents a hybrid Artificial Intelligence – Monte Carlo (AI-MC) framework that integrates fast, data-driven radiation dose prediction with selective physics-based verification. In this approach, AI provides rapid full-volume dose estimates for real-time decision-making, while MC simulation is applied for targeted verification and refinement in clinically critical regions. MC...
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24/06/2026, 17:15