Elektas skybaserte programvareplattform ProKnow brukes til å sentralisere NHS Englands strålebehandlingsdata samtidig som det åpnes for tilgang til disse dataene blant behandlingssentre over hele landet
Spesialist i presisjonsstrålemedisin Elekta har skiftet gjennom girene i år, og fremskyndet den kommersielle og kliniske utnyttelsen av ProKnow, en dedikert pakke med skybaserte programvareverktøy som gjør det mulig for regionale og nasjonale nettverk av strålingsonkologiske klinikker å samle, strukturere og forhøre seg over deres mangfoldige og tidligere fragmenterte datalagre.
En fyr kunde i denne forbindelse er National Health Service England (NHS England), det offentlig finansierte helsevesenet i England, som i slutten av mars bekreftet en ordre på ProKnow-lisenser som dekker 50 NHS Trust-sykehus over tre år (inkludert utdanning og opplæring av klinisk personale). Den langsiktige visjonen er overbevisende, med ProKnow i høy grad i sentrum ettersom NHS Englands kreftsentre søker å gjenskape beste praksis i planlegging, levering og styring av strålebehandlingstjenestene deres, mens de tilpasser behandlingen for å møte de kliniske behovene til individuelle pasienter. .
Samarbeidet er tenkt på nytt
Operativt sett representerer NHS Englands investering på 1.4 millioner pund i ProKnow en langsiktig innsats på samarbeid og fagfellevurdering, som begge er koblet inn i programvarens verdiforslag. Tross alt er dette en skybasert plattform designet for å utnytte den kollektive domenekunnskapen og ekspertisen spredt over flere kliniske avdelinger og flere behandlingssentre. Denne tilkoblingen som alltid er på vil sannsynligvis være spesielt fordelaktig for ansatte ved mindre stråleterapiklinikker – for eksempel i det sørvestlige England på landsbygda – ved å legge til rette for uformell og formell kunnskapsdeling med strålingsonkologiske team i de store storbysykehusene.
På denne måten vil klinikere, fysikere, dosimetrikere og andre eksperter kunne vurdere kritisk anatomikontur, behandlingsdesign og plankvalitet som teamaktiviteter – dele belastningen, fordele oppgaver og veilede kollegaer etter behov. Til grunn for det hele er et stadig voksende kunnskapslager av pasientdata som onkologiske team kan hente for klinisk innsikt – trender, relasjoner, uteliggere, betydning – for å støtte innovasjon og kontinuerlig forbedring i pasientbehandling.
"Alle Englands stråleterapisentre har nå installert sin egen lisensierte versjon av ProKnow - en betydelig logistisk milepæl når det gjelder den kliniske utrullingen," forklarer Chris Walker, leder for stråleterapifysikk ved Nordlig senter for kreftomsorg at Freeman sykehus, Newcastle upon Tyne. "Det neste store steget vil se at strålebehandlingsteam over hele England legger inn sine behandlingsplanleggingsdata systematisk i ProKnow - en utvikling som til slutt vil drive standardisering og beste praksis på tvers av samarbeidende kreftsentre."
Det medisinske fysikkteamet ved Freeman Hospital var blant de tidlige brukerne av ProKnow, en av et nettverk av 20 deltakende avdelinger over hele England som har til oppgave å utføre omfattende road-testing av programvaren i forkant av hovedinnkjøpet av NHS og klinisk distribusjon. Walker, på sin side, var også en av hovedtrekkerne bak kulissene, og satt i den tverrfaglige Radiotherapy Clinical Reference Group som gir råd til NHS England om utviklingsprioriteringer for stråleterapitjenesten. "En kjerneoppgave for referansegruppen var å finne ut hvordan en optimal IT-infrastruktur kan se ut for å lette fagfellevurdering på tvers av det nasjonale stråleonkologiske programmet," bemerker han.
Etter en evalueringsperiode som strekker seg over nesten tre år, dukket ProKnow opp som den vinnende løsningen, ikke minst på grunn av dens evne til å fungere som en "universell oversetter" mens den kobler sammen Englands stråleterapiøkosystem. Kort sagt, ProKnow tilbyr en leverandør-agnostisk programvareplattform som kan nås av stråleterapiavdelinger hvor som helst via et enkelt nettbasert brukergrensesnitt – og uavhengig av deres linac-produsent, behandlingsplanleggingssystem eller onkologisk informasjonsløsning.
Gitt ProKnows skybaserte arkitektur, er robust cybersikkerhet også obligatorisk, med alle pasientdata kryptert under overføring og hvile (mens det fullt HIPAA-kompatible miljøet sikrer personvernet og integriteten til sensitiv informasjon). Når det gjelder brukertilgang, støtter ProKnow multifaktorautentisering, samt enkeltpålogging for institusjoner som har etablert sin egen forent brukerautentisering. "Deling av pasientdata mellom separate strålebehandlingsfasiliteter samsvarer med databeskyttelseskrav ved å være automatisk anonym utenfor pasientens behandlingssenter," legger Walker til.
Alt handler om utførelse
Bortsett fra funksjonalitet, vil opplæringen og støtten gitt av Elekta – så vel som blant brukerfellesskapet selv – være avgjørende for NHS Englands vellykkede implementering av ProKnow i løpet av de neste tre årene. Med dette i tankene, Storbritannia Institutt for fysikk og ingeniørvitenskap i medisin (IPEM) har etablert en ProKnow Technical Oversight Group for å fokusere på idriftsettelse av programvare og strukturert læring og utvikling for stråleonkologiske team. "Vi må bringe disiplin og strenghet til den tekniske igangkjøringen," forklarer Walker, "samtidig som vi sikrer en felles tilnærming for de innledende anvendelsene av ProKnow på tvers av alle våre deltakende sentre."
På kort sikt vil ProKnow bli brukt til å skape et nasjonalt rammeverk for behandlingsplanlegging, drive standardisering og kontinuerlig forbedring på tvers av NHS Englands strålebehandlingstjeneste. Målet er å gjøre det mulig for klinisk personale å ta en enkelt pasientplan, eller grupper av planer, og måle mot en samling av tidligere lignende tilfeller ved å bruke såkalte «behandlingsplan-målekort» – i utgangspunktet en rekke forhåndsdefinerte beregninger som viser dosedekning og sparsomhet. av sensitive organer for å avgjøre om de oppfyller lokale protokoller eller nasjonalt fastsatte retningslinjer.
Walker og kollegene hans ved Freeman Hospital har allerede brukt ProKnow til å designe, og validere med andre klinikker, et sett med 20 retningslinjekort for lungestereotaktisk kroppsstrålebehandling (SBRT). Disse målkortene deles på tvers av SBRT-behandlingssentre, slik at individuelle tilbydere kan utføre intern revisjon i forhold til retningslinjene for et hvilket som helst antall pasienter i alle kategorier av doseregimene – faktisk en standardisert baseline for å utvikle individuelle behandlingsplaner for en pasient pr. -pasientgrunnlag.
I mellomtiden, med innspill fra forskjellige IPEM "oppgave og fullfør"-undergrupper, er lignende innsats allerede i gang for andre sykdomsindikasjoner, med målkort for bryst, konvensjonelle (ikke-stereotaktiske) lungebehandlinger, pediatrisk og hode- og nakkestrålebehandling. for ferdigstillelse og utrulling i sommer. "Det er et veldefinert veikart på plass for hvordan ProKnow kan brukes sentralt av NHS England, ved å samle og utvinne store datasett som omfatter hundrevis eller tusenvis av behandlingsplaner," bemerker John Byrne, nestleder for stråleterapifysikk ved Northern Center for kreftomsorgen. "Mulighetene er uendelige når fagfolk innen strålebehandling begynner å bruke ProKnow til å utvinne sine egne data og samarbeide med kolleger over hele landet."
Gjør det enkelt
Det er klart at ProKnows konsoliderte datavarehus – i terabyteskala og utover – vil være grunnleggende for å levere mot NHS Englands veikart, og skape en kraftig sentralisert ressurs som kliniske team kan lære av. Videre kan ProKnow pakkes inn i de eksisterende MOSAIQ Plaza software-as-a-service (SaaS)-tilbudene, mens det er planer om å integrere med andre Elekta skybaserte produkter som f.eks. Kaiku helse, en plattform for å veilede behandlingsbeslutninger basert på innsamling og håndtering av pasientrapporterte symptomer.
"Gameskiftet med ProKnow," konkluderer Byrne, "er at det tar det som før var en veldig vanskelig jobb og gjør det til en veldig enkel jobb. Så det er nå enkelt for oss å utvinne ProKnows sentrale datalager for å finne ut hva vi er gode på og hva vi kan forbedre. Disse store datainnsiktene vil i sin tur gi forbedrede pasientresultater og bærekraftig arbeidsflyteffektivitet.»
