Inteligentne rešitve poenostavijo načrtovanje zdravljenja z radioterapijo – 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="Inteligenten po zasnovi CT simulatorji v bolnišnici Castle Hill v Združenem kraljestvu so opremljeni s programsko opremo za globoko učenje, ki samodejno razmejuje ogrožene organe. (Z dovoljenjem: Siemens Healthineers)”>

Inteligentne programske rešitve so postale ključno orodje za raztegnjene klinične ekipe za zagotavljanje najboljše možne oskrbe bolnikov z rakom, zlasti tistih, ki potrebujejo kompleksnejše zdravljenje z višjimi odmerki sevanja. Programski sistemi z vgrajeno umetno inteligenco lahko avtomatizirajo ponavljajoče se naloge, izboljšajo informacije, ki jih je mogoče pridobiti iz simulatorjev CT, in zagotovijo doslednost oskrbe v vse večjem številu primerov.

V bolnišnici Castle Hill v Cottinghamu v Združenem kraljestvu, ki s svojimi šestimi linearnimi pospeševalniki vsak mesec zdravi več sto bolnikov, je bila v celotnem procesu načrtovanja zdravljenja nameščena inteligentna programska oprema. »Poskušamo izkoristiti vsako orodje, ki nam je na voljo, ne glede na to, ali gre za preprosta drevesa odločanja ali komercialno programsko opremo, ki naredi naše delo enostavnejše in učinkovitejše,« pravi Carl Horsfield, glavni fizik pri Hull University Teaching Hospitals NHS Trust. "Kot mnogim centrom za zdravljenje nam primanjkuje osebja v primerjavi z nacionalnimi modeli, zato uporabljamo programsko opremo, ki nam pomaga zagotavljati visokokakovostno oskrbo."

Takoj na začetku procesa je avtomatizirana programska oprema na simulatorjih CT – the SOMATOM go.Open Pro proizvajalca Siemens Healthineers – ohranja občutljivost slik z modulacijo doze sevanja, da ustreza velikosti pacienta. Skenerji so opremljeni tudi s pametnim algoritmom, imenovanim Direct i4D, ki izboljšuje kakovost časovno ločljivih slik, ki se uporabljajo za zajemanje dihanja bolnikov s pljučnim rakom. Običajno ti 4D CT-pregledi ustvarijo natančne slike samo, če v času zajemanja redno dihate, običajno približno dve minuti, vendar to redko velja za bolnike s pljučnimi boleznimi.

»Pljučni bolniki so pogosto zapleteni in problematični pri CT, zato sem porabil veliko časa za preglede, da bi ocenil, ali so slike za 4D pljučne bolnike klinično primerne,« pravi Horsfield. "S tem pametnim algoritmom se parametri skeniranja prilagajajo pacientovemu dihanju v realnem času, zaradi česar so radiografi veliko bolj samozavestni pri zajemanju, ko je vzorec dihanja nepravilen."

Še večji prihranek časa je mogoče doseči z uporabo rešitve, ki temelji na umetni inteligenci in je vgrajena v CT-skener, imenovana DirectORGANS, ki združuje slikovne podatke z algoritmom globokega učenja za samodejno oblikovanje kontur pacientovih kritičnih organov. Takšne samodejne konture so ustvarjene za vsakega radikalnega pacienta, ki se zdravi na Castle Hillu, s čimer se izognemo potrebi, da klinik vsako strukturo nariše ročno. Na preobremenjenih mestih zdravljenja, kot sta glava in vrat, lahko to skrajša čas za eno uro ali več. »Prihranek časa za naše zdravnike je najpomembnejši in samodejno oblikovanje kontur je fantastičen način za zagotovitev, da ne bodo ponavljali preprostih nalog za več pacientov,« komentira Horsfield.

Pomembno je, da je natančnost samodejnih kontur – in s tem količina časa, ki ga je mogoče prihraniti – odvisna od kakovosti vhodnih podatkov. DirectORGANS tukaj ponuja ključno prednost, saj zajame nabor podatkov po meri iz skeniranja CT, ki je bil optimiziran za ustvarjanje najboljših rezultatov iz algoritma globokega učenja. »Številna orodja za samodejno oblikovanje gostujejo v oblaku, kar pomeni, da imajo dostop samo do skeniranja, ki je bilo konfigurirano za potrebe klinične ekipe,« pojasnjuje Horsfield. "Eden od razlogov, zakaj nam je všeč DirectORGANS, je ta, da naredi lastno rekonstrukcijo in nastavi parametre na skenerju za pridobivanje, da se ujemajo z načinom izdelave organov."

Programska oprema ustvari natančne konture za številne pogoste ogrožene organe, vključno s pljuči, prostato, mehurjem in hrbteničnim kanalom. Ko so enkrat ustvarjene, pacientov klinik na Castle Hillu vedno pregleda strukture, jih po potrebi uredi in ročno začrta tumor. Bistveno je, da mora klinik odobriti tudi končni niz kontur, preden se uporabijo za načrtovanje zdravljenja. »Klinik se mora še vedno prepričati, da konture, ki jih ustvarijo algoritmi, ustrezajo namenu,« pravi Horsfield. "Prav tako jih pozivamo, naj posredujejo povratne informacije o kakovosti organov, kar nam zagotavlja nekaj notranjega zagotavljanja kakovosti."

Medtem ko je začetna različica programske opreme vključevala 30 ali 40 vnaprej naloženih struktur, je zadnja izdaja še izboljšala pokritost in natančnost. Eden ključnih napredkov je na primer zmožnost samodejnega oblikovanja verig bezgavk, kar je običajno ročno in mukotrpno opravilo. »Pri bolnikih s prostato, pri katerih obstaja tveganje za nodalno infiltracijo, se morajo zdravniki prebiti vse od prostate čez križnico do konca lokalne verige bezgavk,« pojasnjuje Horsfield. "Avtomatizirano oblikovanje za te vrste struktur bo zanje velik prihranek, tudi v primeru, ko je potrebno nekaj urejanja."

<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="Načrtovanje na podlagi znanja RapidPlan exploits model data from previous cases to generate a personalized treatment plan for each new patient. (Courtesy: Siemens Healthineers)” title=”Click to open image in popup” href=”https://platoblockchain.com/wp-content/uploads/2024/03/intelligent-solutions-streamline-radiotherapy-treatment-planning-physics-world-1.png”>

Medtem so številna avtomatizirana orodja vgrajena tudi v sistem za načrtovanje zdravljenja, Varian's Eclipse. Tisti, ki se je izkazal za posebej uporabnega za ekipo Castle Hill, je RapidPlan, na znanju temelječa rešitev, ki uporablja model, ustvarjen iz prejšnjih primerov, za ustvarjanje prilagojenega načrta zdravljenja za novega bolnika. »To je orodje, ki nam pomaga ugotoviti, kaj je dosegljivo za vsakega pacienta, zlasti v bolj zapletenih primerih, kjer bi lahko lokacija ogroženih organov ogrozila pokritost tarče,« pravi Horsfield. "Za naše načrte zdravljenja imamo razredne rešitve kot izhodišča, vendar je pametnejša od tega, ker je specifična za anatomijo vsakega bolnika."

Ta pristop, ki temelji na znanju, se je izkazal za posebej koristnega za nove člane osebja, izboljšal pa je tudi doslednost in kakovost načrtov, izdelanih v celotni ekipi. »Nekdo, ki je z nami že šest mesecev, morda ne bo ustvaril načrta enakega standarda kot eden od naših bolj izkušenih članov ekipe,« pravi Horsfield. "Razširitev njihovega znanja s temi inteligentnimi orodji jim omogoča dostop do te izkušnje in standardizira kakovost načrtov, ki jih izdelamo."

<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="Programska oprema kot rešitev Carl Horsfield (centre) and the team at Castle Hill have deployed a series of intelligent tools to streamline the treatment planning process. (Courtesy: Siemens Healthineers)” title=”Click to open image in popup” href=”https://platoblockchain.com/wp-content/uploads/2024/03/intelligent-solutions-streamline-radiotherapy-treatment-planning-physics-world-2.png”>

Kot pri vsakem pristopu strojnega učenja je kakovost napovedi odvisna od podatkov o usposabljanju, uporabljenih za ustvarjanje modela. V Castle Hillu je ekipa uporabila lastne primere za razvoj modelov za štiri mesta zdravljenja – pljuča, glava in vrat, požiralnik in prostata – pri čemer se zdaj razvija več drugih, da bi prihranili čas za skupino za načrtovanje. "Ena od velikih težav pri načrtovanju zdravljenja je vedeti, kdaj prenehati," pravi Horsfield. "RapidPlan zagotavlja zagotovilo, da ste našli optimalno rešitev za tega pacienta in da je manj koristi od porabe dodatnega časa za dvom o vaših odločitvah."

Sistem za načrtovanje zdravljenja Eclipse ponuja tudi vmesnik za dodajanje orodij po meri v postopek načrtovanja. Kot primer je ekipa na Castle Hillu ustvarila avtomatizirano orodje za ustvarjanje optimizacijskih struktur, ki omejujejo rešitve, ki jih proizvaja sistem za načrtovanje zdravljenja, tako da definirajo posebna področja, ki ne bi smela biti ciljno usmerjena s sevanjem. "Izdelali smo približno 15 različnih protokolov za ustvarjanje teh struktur za izogibanje in optimizacijo," pravi Horsfield. »Vse so preproste operacije, vendar smo ugotovili, da se izvajajo ročno za skoraj vsak načrt zdravljenja. Bilo je resnično opolnomočenje, da smo lahko ustvarili lastna orodja za večjo učinkovitost naših procesov.«

Takšni prihranki učinkovitosti so še posebej kritični v času, ko se centri za zdravljenje, kot je Castle Hill, spopadajo s posledicami pandemije COVID-19. Ob velikem pritoku bolnikov in pomanjkanju zdravstvenih delavcev inteligentna orodja, ki lahko avtomatizirajo vsaj del postopka načrtovanja zdravljenja, pomagajo pri nenehnih prizadevanjih za reševanje zaostankov. »Naša zmogljivost pred COVID je bila izdelava 40 načrtov na teden, zdaj pa si celotna ekipa močno prizadeva, da bi jih povečali na 50,« pravi Horsfield. »Vsaka učinkovitost, ki jo lahko dosežemo z avtomatizacijo naših procesov, nam pomaga doseči napredek v skladu z našim načrtom okrevanja, hkrati pa zagotavlja, da še naprej izdelujemo visokokakovostne načrte za vsakega bolnika, ki ga zdravimo.«

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
• PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
• vir: https://physicsworld.com/a/intelligent-solutions-streamline-radiotherapy-treatment-planning/