Giải pháp thông minh hợp lý hóa việc lập kế hoạch điều trị xạ trị – 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="Thông minh theo thiết kế Máy mô phỏng CT tại Bệnh viện Castle Hill ở Anh được trang bị phần mềm học sâu giúp tự động xác định các cơ quan có nguy cơ. (Được phép của Siemens Healthineers)”>

Các giải pháp phần mềm thông minh đã trở thành một công cụ quan trọng giúp các nhóm lâm sàng mở rộng nhằm cung cấp dịch vụ chăm sóc tốt nhất có thể cho bệnh nhân ung thư, đặc biệt là những bệnh nhân cần các phương pháp điều trị phức tạp hơn bằng cách sử dụng liều bức xạ cao hơn. Các hệ thống phần mềm được tích hợp trí tuệ nhân tạo có thể tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, nâng cao thông tin có thể trích xuất từ ​​trình mô phỏng CT và đảm bảo tính nhất quán của việc chăm sóc trong số lượng ca bệnh ngày càng tăng.

Tại Bệnh viện Castle Hill ở Cottingham, Vương quốc Anh, nơi điều trị cho hàng trăm bệnh nhân mỗi tháng bằng sáu máy gia tốc tuyến tính, phần mềm thông minh đã được triển khai trong toàn bộ quá trình lập kế hoạch điều trị. Carl Horsfield, nhà vật lý chính tại Bệnh viện Giảng dạy NHS Trust thuộc Đại học Hull, cho biết: “Chúng tôi cố gắng tận dụng mọi công cụ theo ý mình, cho dù đó là cây quyết định đơn giản hay phần mềm thương mại giúp công việc của chúng tôi dễ dàng và hiệu quả hơn”. “Giống như nhiều trung tâm điều trị, chúng tôi thiếu nhân viên so với các mô hình quốc gia và chúng tôi sử dụng phần mềm để giúp cung cấp dịch vụ chăm sóc chất lượng cao.”

Ngay khi bắt đầu quá trình, phần mềm tự động trên bộ mô phỏng CT – SOMATOM go.Open Pro của Siemens Healthineers – duy trì độ nhạy của hình ảnh bằng cách điều chỉnh liều bức xạ để phù hợp với kích thước của bệnh nhân. Máy quét cũng được trang bị thuật toán thông minh có tên Direct i4D, giúp cải thiện chất lượng hình ảnh được phân giải theo thời gian được sử dụng để ghi lại chuyển động thở của bệnh nhân ung thư phổi. Thông thường, các bản quét CT 4D này chỉ tạo ra hình ảnh chính xác khi nhịp thở đều đặn trong thời gian thu thập dữ liệu, thường là khoảng hai phút, nhưng điều đó hiếm khi xảy ra đối với bệnh nhân mắc bệnh phổi.

Horsfield cho biết: “Bệnh nhân phổi thường phức tạp và gặp nhiều vấn đề khi chụp CT, và tôi đã dành rất nhiều thời gian tham gia quá trình quét để đánh giá xem hình ảnh dành cho bệnh nhân phổi 4D có phù hợp về mặt lâm sàng hay không”. “Với thuật toán thông minh này, các thông số quét sẽ thích ứng với nhịp thở của bệnh nhân theo thời gian thực, điều này khiến các bác sĩ chụp X quang tự tin hơn nhiều trong việc thu thập dữ liệu khi nhịp thở không đều.”

Thậm chí có thể tiết kiệm thời gian đáng kể hơn nữa bằng cách sử dụng giải pháp hỗ trợ AI được nhúng trong máy quét CT, được gọi là DirectORGANS, kết hợp dữ liệu hình ảnh với thuật toán học sâu để tự động tạo đường nét cho các cơ quan quan trọng của bệnh nhân. Những đường nét tự động như vậy được tạo ra cho mọi bệnh nhân cấp tính được điều trị tại Castle Hill, tránh việc bác sĩ lâm sàng phải vẽ mọi cấu trúc bằng tay. Ở những nơi điều trị tắc nghẽn, như vùng đầu và cổ, điều đó có thể giảm thời gian thực hiện từ một giờ trở lên. Horsfield nhận xét: “Tiết kiệm thời gian cho các bác sĩ lâm sàng của chúng tôi là điều quan trọng nhất và tạo đường nét tự động là một cách tuyệt vời để đảm bảo họ không lặp lại các nhiệm vụ đơn giản cho nhiều bệnh nhân”.

Điều quan trọng là độ chính xác của đường viền tự động – và do đó, lượng thời gian có thể tiết kiệm được – phụ thuộc vào chất lượng của dữ liệu đầu vào. DirectORGANS mang lại lợi thế chính ở đây vì nó thu thập tập dữ liệu riêng từ máy quét CT đã được tối ưu hóa để tạo ra kết quả tốt nhất từ ​​thuật toán học sâu. Horsfield giải thích: “Nhiều công cụ tạo đường viền tự động được lưu trữ trên đám mây, có nghĩa là chúng chỉ có quyền truy cập vào bản quét đã được định cấu hình cho nhu cầu của nhóm lâm sàng”. “Một trong những lý do chúng tôi thích DirectORGANS là vì nó tự tái tạo, thiết lập các thông số trên máy quét thu thập để phù hợp với cách tạo ra các cơ quan.”

Phần mềm tạo ra các đường viền chính xác cho nhiều cơ quan có nguy cơ phổ biến, bao gồm phổi, tuyến tiền liệt, bàng quang và ống sống. Sau khi được tạo, bác sĩ lâm sàng của bệnh nhân tại Castle Hill luôn xem xét các cấu trúc, chỉnh sửa chúng nếu cần và phác họa khối u theo cách thủ công. Điều quan trọng là bác sĩ lâm sàng cũng phải phê duyệt bộ đường viền cuối cùng trước khi chúng được sử dụng để lập kế hoạch điều trị. Horsfield cho biết: “Bác sĩ lâm sàng vẫn cần đảm bảo rằng các đường viền do thuật toán tạo ra phù hợp với mục đích”. “Chúng tôi cũng yêu cầu họ cung cấp phản hồi về chất lượng của các cơ quan, điều này giúp chúng tôi đảm bảo chất lượng nội bộ”.

Mặc dù phiên bản đầu tiên của phần mềm bao gồm 30 hoặc 40 cấu trúc được tải sẵn, nhưng phiên bản mới nhất đã cải thiện phạm vi bao phủ và độ chính xác hơn nữa. Ví dụ, một tiến bộ quan trọng là khả năng tự động tạo đường viền cho chuỗi hạch bạch huyết, thường là một công việc thủ công và tốn nhiều công sức. Horsfield giải thích: “Đối với những bệnh nhân tuyến tiền liệt có nguy cơ thâm nhiễm hạch, các bác sĩ lâm sàng cần phải làm việc từ tuyến tiền liệt qua xương cùng đến cuối chuỗi hạch bạch huyết cục bộ”. “Việc tạo đường viền tự động cho các loại cấu trúc đó sẽ giúp tiết kiệm rất nhiều cho chúng, ngay cả trong trường hợp cần phải chỉnh sửa một số.”

<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="Lập kế hoạch dựa trên kiến ​​thức RapidPlan khai thác dữ liệu mô hình từ các trường hợp trước đó để tạo kế hoạch điều trị được cá nhân hóa cho từng bệnh nhân mới. (Được phép: Siemens Healthineers)” title=”Nhấp để mở hình ảnh trong cửa sổ bật lên” href=”https://platoblockchain.com/wp-content/uploads/2024/03/intelligent-solutions-streamline-radiotherapy- Treatment-planning- vật lý-thế giới-1.png”>

Trong khi đó, một số công cụ tự động cũng được tích hợp vào hệ thống lập kế hoạch điều trị của nhóm, Varian's Eclipse. Một thứ đã được chứng minh là đặc biệt hữu ích cho nhóm Castle Hill là Kế hoạch nhanh chóng, một giải pháp dựa trên kiến ​​thức sử dụng mô hình được tạo từ các trường hợp trước đó để tạo kế hoạch điều trị được cá nhân hóa cho bệnh nhân mới. Horsfield cho biết: “Đó là một công cụ giúp chúng tôi xác định những gì có thể đạt được đối với từng bệnh nhân, đặc biệt đối với những trường hợp phức tạp hơn khi vị trí của các cơ quan có nguy cơ có thể ảnh hưởng đến phạm vi bao phủ của mục tiêu”. “Chúng tôi lấy các giải pháp đẳng cấp cho kế hoạch điều trị của mình làm điểm khởi đầu, nhưng nó thông minh hơn thế vì nó dành riêng cho giải phẫu của từng bệnh nhân.”

Cách tiếp cận dựa trên kiến ​​thức này đã tỏ ra đặc biệt có lợi cho các nhân viên mới, đồng thời cũng đã cải thiện tính nhất quán và chất lượng của các kế hoạch được đưa ra trong toàn nhóm. Horsfield nói: “Một người đã làm việc với chúng tôi trong sáu tháng có thể không lập được một kế hoạch đạt tiêu chuẩn giống như một trong những thành viên giàu kinh nghiệm hơn trong nhóm của chúng tôi. “Việc nâng cao kiến ​​thức của họ bằng các công cụ thông minh này cho phép họ tiếp cận trải nghiệm đó và tiêu chuẩn hóa chất lượng của các kế hoạch mà chúng tôi đưa ra.”

<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="Phần mềm như một giải pháp Carl Horsfield (giữa) và nhóm tại Castle Hill đã triển khai một loạt công cụ thông minh để hợp lý hóa quy trình lập kế hoạch điều trị. (Được phép: Siemens Healthineers)” title=”Nhấp để mở hình ảnh trong cửa sổ bật lên” href=”https://platoblockchain.com/wp-content/uploads/2024/03/intelligent-solutions-streamline-radiotherapy- Treatment-planning- vật lý-thế giới-2.png”>

Giống như bất kỳ phương pháp học máy nào, chất lượng của dự đoán phụ thuộc vào dữ liệu huấn luyện được sử dụng để tạo mô hình. Tại Castle Hill, nhóm đã sử dụng các trường hợp của riêng mình để phát triển mô hình cho bốn vị trí điều trị – phổi, đầu cổ, thực quản và tuyến tiền liệt – cùng với một số vị trí khác hiện đang được phát triển để tiết kiệm thời gian hơn nữa cho nhóm lập kế hoạch. Horsfield nói: “Một trong những khó khăn lớn nhất trong việc lập kế hoạch điều trị là biết khi nào nên dừng lại. “RapidPlan mang đến sự yên tâm rằng bạn đã tìm ra giải pháp tối ưu cho bệnh nhân đó và việc dành thêm thời gian để đặt câu hỏi về các lựa chọn của mình sẽ mang lại ít lợi ích hơn.”

Hệ thống lập kế hoạch điều trị Eclipse cũng cung cấp một giao diện để bổ sung các công cụ riêng biệt vào quy trình lập kế hoạch. Ví dụ: nhóm tại Castle Hill đã tạo ra một công cụ tự động để tạo ra các cấu trúc tối ưu hóa, giúp hạn chế các giải pháp do hệ thống lập kế hoạch điều trị tạo ra bằng cách xác định các khu vực cụ thể không nên nhắm tới bức xạ. Horsfield cho biết: “Chúng tôi đã thực hiện khoảng 15 giao thức khác nhau để tạo ra các cấu trúc phòng tránh và tối ưu hóa này”. “Tất cả đều là những thao tác đơn giản, nhưng chúng tôi nhận ra rằng hầu hết mọi kế hoạch điều trị đều được thực hiện thủ công. Việc có thể tạo ra các công cụ của riêng mình để giúp các quy trình của chúng tôi hiệu quả hơn thực sự là điều tuyệt vời.”

Việc tiết kiệm hiệu quả như vậy đặc biệt quan trọng vào thời điểm các trung tâm điều trị như Castle Hill đang phải đối mặt với hậu quả từ đại dịch COVID-19. Với lượng bệnh nhân khổng lồ và sự thiếu hụt chuyên gia chăm sóc sức khỏe, các công cụ thông minh có thể tự động hóa ít nhất một số quy trình lập kế hoạch điều trị đang hỗ trợ những nỗ lực không ngừng để giải quyết tình trạng tồn đọng. Horsfield cho biết: “Năng lực của chúng tôi trước đại dịch là tạo ra 40 kế hoạch mỗi tuần và hiện tại cả nhóm đang nỗ lực hết sức để tăng con số đó lên 50”. “Mọi hiệu quả mà chúng tôi có thể đạt được bằng cách tự động hóa các quy trình đang giúp chúng tôi đạt được tiến bộ so với kế hoạch phục hồi của mình, đồng thời đảm bảo rằng chúng tôi tiếp tục tạo ra các kế hoạch chất lượng cao cho mọi bệnh nhân mà chúng tôi điều trị.”

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://physicsworld.com/a/intelligent-solutions-streamline-radiotherapy-treatment-planning/