Älykkäät ratkaisut tehostavat sädehoidon suunnittelua – Physics World

<a href="https://platoblockchain.com/wp-content/uploads/2024/03/intelligent-solutions-streamline-radiotherapy-treatment-planning-physics-world-3.png" data-fancybox data-src="https://platoblockchain.com/wp-content/uploads/2024/03/intelligent-solutions-streamline-radiotherapy-treatment-planning-physics-world-3.png" data-caption="Suunnittelultaan älykäs Iso-Britannian Castle Hillin sairaalan CT-simulaattorit on varustettu syväoppimisohjelmistolla, joka määrittää automaattisesti riskialttiit elimet. (Kohtelias: Siemens Healthineers)”>

Älykkäistä ohjelmistoratkaisuista on tullut tärkeä työkalu venyneille kliinisille ryhmille parhaan mahdollisen hoidon tarjoamiseksi syöpäpotilaille, erityisesti niille, jotka vaativat monimutkaisempia hoitoja, joissa käytetään suurempia säteilyannoksia. Ohjelmistojärjestelmät, joissa on sisäänrakennettu tekoäly, voivat automatisoida toistuvia tehtäviä, parantaa TT-simulaattoreista saatavaa tietoa ja varmistaa hoidon johdonmukaisuuden yhä useammissa tapauksissa.

Castle Hill -sairaalassa Cottinghamissa, Iso-Britanniassa, joka hoitaa useita satoja potilaita kuukausittain kuudella lineaarisella kiihdyttimellään, älykäs ohjelmisto on otettu käyttöön koko hoidon suunnitteluprosessissa. "Yritämme hyödyntää kaikkia käytettävissämme olevia työkaluja, olipa kyse sitten yksinkertaisista päätöspuista tai kaupallisista ohjelmistoista, jotka tekevät työstämme helpompaa ja tehokkaampaa", sanoo Carl Horsfield, Hull University Teaching Hospitals NHS Trustin pääfyysikko. "Kuten monet hoitokeskukset, meillä on pulaa henkilökunnasta verrattuna kansallisiin malleihin, ja käytämme ohjelmistoja, jotka auttavat meitä tarjoamaan korkealaatuista hoitoa."

Heti prosessin alussa TT-simulaattoreiden automatisoitu ohjelmisto – the SOMATOM go.Open Pro Siemens Healthineersilta – ylläpitää kuvien herkkyyttä moduloimalla säteilyannosta potilaan koon mukaan. Skannerit on myös varustettu älykkäällä Direct i4D -algoritmilla, joka parantaa keuhkosyöpäpotilaiden hengitysliikkeen kaappaamiseen käytettävien aikaerotettujen kuvien laatua. Normaalisti nämä 4D CT-skannaukset tuottavat tarkkoja kuvia vain, kun hengitetään säännöllisesti kuvausaikana, tyypillisesti noin kaksi minuuttia, mutta näin on harvoin potilailla, joilla on keuhkosairaus.

"Keuhkopotilaat ovat usein monimutkaisia ​​ja ongelmallisia TT:ssä, ja olen viettänyt paljon aikaa tutkimuksissa arvioidakseni, ovatko 4D-keuhkopotilaiden kuvat kliinisesti sopivia", Horsfield sanoo. "Tämän älykkään algoritmin avulla skannausparametrit mukautuvat potilaan hengitykseen reaaliajassa, mikä tekee röntgenkuvaajista paljon varmempia otossa, kun hengitysmalli on epäsäännöllinen."

Vieläkin merkittävämpiä ajansäästöjä voidaan saavuttaa käyttämällä CT-skanneriin upotettua tekoälyllä toimivaa DirectORGANS-ratkaisua, joka yhdistää kuvatiedot syväoppimisalgoritmiin ja muotoilee automaattisesti potilaan kriittiset elimet. Tällaiset automaattiset ääriviivat luodaan jokaiselle Castle Hillissä hoidettavalle radikaalille potilaalle, joten kliinikkoa ei tarvitse piirtää käsin. Ruuhkaisissa hoitopaikoissa, kuten pään ja kaulan alueella, tämä voi lyhentää aikaa tunnilla tai enemmän. "Ajan säästäminen kliinikoillemme on ensiarvoisen tärkeää, ja automaattinen muodonmuutos on loistava tapa varmistaa, etteivät he toista yksinkertaisia ​​tehtäviä useille potilaille", Horsfield kommentoi.

Tärkeää on, että automaattisten ääriviivojen tarkkuus – ja siten myös säästettävä aika – riippuu syötetyn tiedon laadusta. DirectORGANS tarjoaa tässä keskeisen edun, koska se kaappaa mittatilaustyönä tehdyn tietojoukon CT-skannauksesta, joka on optimoitu tuottamaan parhaat tulokset syväoppimisalgoritmista. "Monet automaattiset muotoilutyökalut sijaitsevat pilvessä, mikä tarkoittaa, että heillä on pääsy vain kliinisen tiimin tarpeita varten määritettyyn skannaukseen", Horsfield selittää. "Yksi syistä, miksi pidämme DirectORGANSista, on se, että se tekee oman rekonstruktionsa ja asettaa hankinnan skannerin parametrit vastaamaan tapaa, jolla elimet pitäisi tehdä."

Ohjelmisto luo tarkat ääriviivat monille yleisille riskialttiille elimille, mukaan lukien keuhkot, eturauhanen, virtsarakko ja selkäydinkanava. Kun potilaan kliinikko Castle Hillillä on luotu, se tarkastaa aina rakenteet, muokkaa niitä tarpeen mukaan ja rajaa kasvaimen manuaalisesti. Tärkeää on, että kliinikon on myös hyväksyttävä lopulliset ääriviivat ennen kuin niitä käytetään hoidon suunnittelussa. "Kliinikon on silti varmistettava, että algoritmien tuottamat ääriviivat ovat tarkoituksenmukaisia", Horsfield sanoo. "Kehotamme heitä myös antamaan palautetta elinten laadusta, mikä antaa meille jonkin verran sisäistä laadunvarmistusta."

Vaikka ohjelmiston alkuperäinen versio sisälsi 30 tai 40 esiladattua rakennetta, uusin versio on parantanut kattavuutta ja tarkkuutta entisestään. Yksi keskeinen edistysaskel on esimerkiksi kyky muotoilla imusolmukeketjuja automaattisesti, mikä on yleensä manuaalinen ja huolellinen tehtävä. "Eturauhaspotilaiden, joilla on riski solmukalvon infiltraatiosta, kliinikon on työskenneltävä aina eturauhasesta ristiluuhun paikallisen imusolmukeketjun loppuun asti", Horsfield selittää. "Automaattinen ääriviivaus tällaisille rakenteille on heille valtava säästö jopa silloin, kun muokkausta tarvitaan."

<a data-fancybox data-src="https://platoblockchain.com/wp-content/uploads/2024/03/intelligent-solutions-streamline-radiotherapy-treatment-planning-physics-world-1.png" data-caption="Tietopohjainen suunnittelu RapidPlan hyödyntää aiempien tapausten mallitietoja luodakseen henkilökohtaisen hoitosuunnitelman jokaiselle uudelle potilaalle. (Luovuttava: Siemens Healthineers)” title=”Avaa kuva ponnahdusikkunassa napsauttamalla” href=”https://platoblockchain.com/wp-content/uploads/2024/03/intelligent-solutions-streamline-radiotherapy-treatment-planning- physics-world-1.png”>

Samaan aikaan useita automatisoituja työkaluja on myös rakennettu tiimin hoidon suunnittelujärjestelmään, Varian's Eclipseen. Yksi, joka on osoittautunut erityisen hyödylliseksi Castle Hill -tiimille, on RapidPlan, tietoon perustuva ratkaisu, joka käyttää aiemmista tapauksista luotua mallia yksilöllisen hoitosuunnitelman luomiseen uudelle potilaalle. "Se on työkalu, joka auttaa meitä määrittämään, mikä on saavutettavissa kullekin potilaalle, erityisesti monimutkaisemmissa tapauksissa, joissa riskialttiiden elinten sijainti saattaa vaarantaa kohteen peiton", Horsfield sanoo. "Meillä on luokkaratkaisuja hoitosuunnitelmillemme lähtökohtana, mutta se on sitä fiksumpi, koska se on kunkin potilaan anatomiakohtainen."

Tämä tietoon perustuva lähestymistapa on osoittautunut erityisen hyödylliseksi uusille henkilöstön jäsenille, ja se on myös parantanut suunnitelmien johdonmukaisuutta ja laatua koko tiimissä. "Joku, joka on ollut kanssamme kuusi kuukautta, ei ehkä luo samantasoista suunnitelmaa kuin yksi kokeneemmista tiimimme jäsenistä", Horsfield sanoo. "Käyttämällä tietämystään näillä älykkäillä työkaluilla he saavat käyttöönsä kyseiset kokemukset ja standardisoivat tuottamiemme suunnitelmien laadun."

<a data-fancybox data-src="https://platoblockchain.com/wp-content/uploads/2024/03/intelligent-solutions-streamline-radiotherapy-treatment-planning-physics-world-2.png" data-caption="Ohjelmisto ratkaisuna Carl Horsfield (keskellä) ja Castle Hillin tiimi ovat ottaneet käyttöön joukon älykkäitä työkaluja virtaviivaistaakseen hoidon suunnitteluprosessia. (Luovuttava: Siemens Healthineers)” title=”Avaa kuva ponnahdusikkunassa napsauttamalla” href=”https://platoblockchain.com/wp-content/uploads/2024/03/intelligent-solutions-streamline-radiotherapy-treatment-planning- physics-world-2.png”>

Kuten minkä tahansa koneoppimisen lähestymistavan kohdalla, ennusteiden laatu riippuu mallin luomiseen käytetystä koulutustiedosta. Castle Hillillä tiimi on kehittänyt omia tapauksiaan neljään hoitopaikkaan – keuhkoihin, pään ja kaulan alueeseen, ruokatorveen ja eturauhaseen – ja useita muita on parhaillaan kehitteillä, jotta suunnittelutiimin ajansäästöt saadaan aikaan. "Yksi hoidon suunnittelun suurista vaikeuksista on tietää, milloin lopettaa", Horsfield sanoo. "RapidPlan antaa varmuuden siitä, että olet löytänyt optimaalisen ratkaisun tälle potilaalle ja että on vähemmän hyötyä, jos käytät enemmän aikaa valintojesi kyseenalaistamiseen."

Eclipse-hoidon suunnittelujärjestelmä tarjoaa myös käyttöliittymän räätälöityjen työkalujen lisäämiseen suunnitteluprosessiin. Esimerkkinä Castle Hillin tiimi on luonut automatisoidun työkalun optimointirakenteiden luomiseen, jotka rajoittavat hoidon suunnittelujärjestelmän tuottamia ratkaisuja määrittelemällä tiettyjä alueita, joihin ei saa kohdistua säteilyä. "Olemme tehneet noin 15 erilaista protokollaa näiden välttämis- ja optimointirakenteiden luomiseksi", Horsfield sanoo. ”Ne ovat kaikki yksinkertaisia ​​leikkauksia, mutta tajusimme, että ne tehtiin manuaalisesti lähes jokaisessa hoitosuunnitelmassa. On ollut todella voimaannuttavaa, että olemme pystyneet luomaan omia työkalujamme prosessiemme tehostamiseen.

Tällaiset tehokkuussäästöt ovat erityisen tärkeitä nyt, kun Castle Hillin kaltaiset hoitokeskukset käsittelevät COVID-19-pandemian aiheuttamia seurauksia. Valtavan potilasvirran ja terveydenhuollon ammattilaisten puutteen vuoksi älykkäät työkalut, jotka voivat automatisoida ainakin osan hoidon suunnitteluprosessista, auttavat meneillään olevia ponnisteluja selviytymään ruuhkasta. "Kapasiteettimme ennen COVIDia oli tuottaa 40 suunnitelmaa viikossa, ja nyt koko tiimi tekee suuren työn nostaakseen sen 50:een", Horsfield sanoo. "Jokainen tehokkuus, jonka voimme saavuttaa automatisoimalla prosessejamme, auttaa meitä edistymään toipumissuunnitelmassamme ja samalla varmistamaan, että jatkossakin tuotamme korkealaatuisia suunnitelmia jokaiselle hoitamallemme potilaalle."

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
• PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
• Lähde: https://physicsworld.com/a/intelligent-solutions-streamline-radiotherapy-treatment-planning/