重离子与人体及机房仪器中的元素核反应的微观截面数据是重离子肿瘤治疗的重要基础数据，然而实验很难给出完整的截面随能量的分布曲线，只能结合理论模型评估，但目前结果误差较大。基于神经网络的机器学习是一种非常强大的AI数值工具，通过AI的计算修正，能够有效的提高数据的准确性。2021年6月起，预计到2022年12月为止，安徽大学的牛中明教授利用该AI技术对重离子肿瘤治疗中的微观截面数据问题进行了深入的研究，在该研究中，学习样本的可靠性至关重要，因而采用了本医学物理数据库的重离子肿瘤治疗数据集中全套微观截面数据作为学习样本，包括12C及其产物H、2H、3H…与人体的H，O，C，N等元素和仪器结构材料Fe，Mn，Al，Cu等元素的高丰度同位素的反应截面数据。目前，正在进行进一步的数据评估和模型调整，研究结果有待整理发表中。
图1. 12C重离子反应微观总截面
