Методическая статья

Radiation Planning Assistant — веб-инструмент для поддержки высококачественной лучевой терапии в клиниках с ограниченными ресурсами

DOI:

10.3791/65504

⸱

6 октября 2023 г.

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1The University of Texas MD Anderson Cancer Center, 2Guy’s and St. Thomas’ Hospital, 3Groote Schuur Hospital and University of Cape Town, 4University of Alabama at Birmingham, 5Tygerberg Hospital and Stellenbosch University, 6Ocean Road Cancer Institute, 7University of the Free State, 8University of California-San Francisco, 9University Hospitals Plymouth NHS Trust, 10Stanford University

В этой статье

Краткое содержание

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Этот протокол описывает серию автоматизированных инструментов, предназначенных для высококачественной лучевой терапии, автоконтурирования и автоматического планирования, которые упаковываются в веб-сервис для обеспечения максимальной надежности и масштабируемости при минимизации эксплуатационных расходов.

Аннотация

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Доступ к лучевой терапии во всем мире ограничен. Radiation Planning Assistant (RPA) — это полностью автоматизированный веб-инструмент, который разрабатывается для того, чтобы предложить клиникам с ограниченными ресурсами полностью автоматизированные инструменты планирования лучевой терапии. Цель состоит в том, чтобы помочь клиническим бригадам масштабировать свои усилия, тем самым охватив больше пациентов с раком. Пользователь подключается к RPA через веб-страницу, заполняет запрос на обслуживание (рецепт и информацию о мишенях лучевой терапии) и загружает набор КТ-изображений пациента. RPA предлагает два подхода к автоматизированному планированию. При одноэтапном планировании система использует запрос на обслуживание и компьютерную томографию для автоматического создания необходимых контуров и плана лечения. При двухэтапном планировании пользователь просматривает и редактирует автоматически сгенерированные контуры, прежде чем RPA продолжит генерировать план дуговой терапии с модуляцией объема. Окончательный план загружается с веб-сайта RPA и импортируется в локальную систему планирования лечения пользователя, где доза пересчитывается для локально введенного в эксплуатацию линейного ускорителя; При необходимости план редактируется перед утверждением для клинического использования.

Введение

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Ожидается, что к 2030 г. число случаев заболевания раком в мире вырастет примерно до 24,6 миллиона, при этом наибольшее бремя будет приходиться на страны с низким и средним уровнем дохода (СНСД)1. Лучевая терапия является экономически эффективным, лечебным и паллиативным методом лечения рака, приносящим пользу примерно 50% пациентов с раком и 60-70% в странах с низким уровнем дохода, где пациенты с большей вероятностью обращаются на поздней стадии 2,3. Однако доступ к лучевой терапии во всем мире ограничен4; Например, ни одна страна в Африке не располагает потенциалом в области лучевой терапии для удовлетворения их предполагаемых потребностей5. Несколько исследований оценили этот надвигающийся дефицит и то, что потребуется для удовлетворения предстоящих потребностей, 6,7.

Комиссия по онкологии журнала «Ланцет» убедительно доказала, что инвестиции в расширение возможностей лучевой терапии не только спасут жизни людей, но и принесут положительныеэкономические выгоды. Они также особо отметили, что автоматизация контурной терапии и планирования лечения может помочь клиническим бригадам масштабировать свои усилия, значительно сократив время, затрачиваемое на эти задачи онкологами и физиками соответственно, что сделает цели более достижимыми.

Наша исследовательская группа работает в сотрудничестве с клиническими командами MD Anderson и больниц по всему миру над разработкой автоматизированных веб-инструментов. Этот набор инструментов (называемый RPA) обеспечивает контурирование на основе искусственного интеллекта (выделение опухолей и близлежащих органов на компьютерной томографии) и планирование лучевой терапии (которое точно определяет, как доставляется излучение). Преимущество этой веб-платформы заключается в сокращении времени и ресурсов, необходимых для подготовки высококачественных планов для каждого пациента.

Наш опыт работы с ранней версией инструмента на основе искусственного интеллекта в MD Anderson показал, что автоматизированная контурная пластика может сэкономить до 2 часов на одного пациента, что значительно упрощает рабочий процесс. Это означает, что нынешний клинический персонал сможет масштабировать свои усилия, леча больше пациентов с помощью более качественной лучевой терапии. Предлагая эти инструменты через полностью автоматизированный веб-сервис (Radiation Planning Assistant [RPA], RPA.mdanderson.org), мы можем свести к минимуму затраты для пациентов и поставщиков услуг и максимально расширить охват этого инструмента.

Мы разрабатываем RPA в течение 6 лет, и с тех пор, как мы впервые опубликовали RPAworkflows 8, было внесено несколько существенных изменений. К ним относится превращение RPA в веб-инструмент, что позволяет снизить затраты, связанные с установкой и обслуживанием, а также повысить надежность системы. Другие улучшения включают изменения в пользовательском интерфейсе для повышения удобства использования и снижения риска ошибок9 , а также расширение вариантов лечения (в частности, планирование лучевой терапии молочной железы после мастэктомии10 и метастазов в головной мозг11). Таким образом, протокол, описанный здесь, является существенно более продвинутым, чем первоначальная версия, опубликованная ранее.

RPA использует одноэтапный процесс для создания контуров и планов в ситуациях, в которых редактирование контуров, как правило, не требуется для создания плана лечения. Это включает в себя четырехполевое планирование лечения рака шейки матки (на основе костных ориентиров или автоматически сгенерированных контуров мягких тканей)12,13,14,15, тангенциальные или надключичные поля для рака молочной железы после мастэктомии 11 и противоположные латеральные поля для лечения всего мозга16. В ближайшем будущем мы планируем добавить краниоспинальное лечение рака у детей17, трехполевые методы лечения рака прямой кишки18 и планирование лечения различных паллиативных случаев (тела позвонков, тазобедренных суставов и ребер)19, а также рака легких и мочевого пузыря. В настоящее время более продвинутые методы лечения, в частности, дуговая терапия с модуляцией объема (VMAT), требуют двухэтапного процесса, в котором автоматически сгенерированные контуры редактируются перед планированием лечения13,20. Тем не менее, качество автоконтурирования на основе глубокого обучения таково, что в будущем мы ожидаем изменить эти подходы к планированию на одноэтапный процесс. Этот протокол ориентирован на одноэтапное планирование.

На рисунке 1 показан общий рабочий процесс создания плана лучевой терапии с использованием RPA, а более подробная информация о различных задачах приведена в таблице 1. Таким образом, RPA требует заполненного запроса на обслуживание (который включает в себя такую информацию, как назначение дозы и подход к лечению) и индивидуальное компьютерное сканирование пациента. Заявка на обслуживание должна быть принята онкологом-радиологом. Компьютерная томография должна быть принята клиническим пользователем, чтобы убедиться, что расчеты RPA выполняются на правильном компьютерном томографе. После того, как RPA сформирует план, его следует загрузить с веб-сайта RPA и импортировать в систему планирования лечения пользователя, где должна быть пересчитана доза. Это необходимо, потому что RPA рассчитывает планы на стандартных балках (доступных для нескольких моделей линейных ускорителей), которые могут не точно совпадать с характеристиками балки локального линейного ускорителя. Такой подход был использован для снижения стоимости, хотя может потребоваться кастомизация, если местные балки значительно отличаются от наших стандартных балок. Пользователи (планировщик лечения и онколог-радиолог) могут вносить изменения в план. Затем план вводится в типичный клинический рабочий процесс пользователя, включая локальные проверки качества. Наконец, пользователь должен загрузить свой окончательный (пересчитанный и отредактированный) план на веб-сайт RPA, где выполняется автоматическое сравнение между окончательным планом и планом RPA. Это полезная проверка целостности данных в общем рабочем процессе.

figure-introduction-1
Рисунок 1: Рабочий процесс автоматизированного планирования лечения. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Задача # на рисунке 1Описание задачиМестоположение
Просмотр статуса всех пациентов в прошломГлавная панель управления
1Заполните заявку на обслуживание на сайте RPAПанель управления запросами на обслуживание
2Загрузите снимок компьютерной томографии на сайт RPAПриборная панель компьютерной томографии
3Проверка состояния пациентаГлавная панель управления
Просмотр и скачивание плана RPAГлавная панель управления
4Импортируйте план в TPS пользователя, пересчитайте дозу и внесите необходимые измененияЛокальный TPS
5, 6Загрузите окончательный план на сайт RPAПанель сравнения планов
Просмотрите автоматическое сравнение Окончательного плана и Плана RPAПанель сравнения планов
-План входит в рутинный клинический рабочий процесс пользователя, включая регулярный контроль качестваСобственное программное обеспечение пользователя

Таблица 1: Обзор задач, связанных с созданием плана RPA с использованием 1-шагового рабочего процесса. Локальный TPS: система планирования лечения пользователя.

В данной статье описывается этот одноэтапный рабочий процесс для RPA и приводятся некоторые примеры результатов процесса планирования лечения. В настоящее время этот одноэтапный рабочий процесс используется в следующих подходах к планированию: i) Четырехполевые планы лечения пациентов с раком шейки матки (апертуры на основе костных ориентиров); ii) четырехпольные планы лечения пациентов с раком шейки матки (апертуры поля на основе мягких тканей); iii) тангенциальные и надключичные планы лечения пациентов с грудной стенкой; iv) Планы лечения всего мозга.

Протокол

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Все данные пациентов, использованные для оценки RPA, были использованы ретроспективно с одобрения Институционального наблюдательного совета Андерсона Техасского университета. RPA состоит из ряда информационных панелей, расположенных слева от главного меню веб-страницы RPA (рис. 2). На рисунке 2 показана главная информационная панель. Все дашборды имеют схожий внешний вид, но ориентированы на разные задачи и персонал. В следующем протоколе описаны ключевые процессы для автоматического создания плана лечения.

figure-protocol-1
Рисунок 2: Скриншот главной панели управления RPA. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

1. Заполнение запроса на обслуживание

  1. Чтобы создать и принять новый запрос на обслуживание для автоматического планирования, выполните следующие действия.
    1. Перейдите на панель управления «Запрос на обслуживание », щелкнув канал «Запрос на обслуживание».
    2. Нажмите « Новая форма », чтобы создать новую форму запроса на обслуживание.
    3. В разделе 1: Демография ответьте на вопросы. Выберите технику обработки в раскрывающемся списке Лечение . Нажмите на человека figure-protocol-2 в раскрывающемся списке «Техника лечения », чтобы получить доступ к более подробной информации о технике лечения.
    4. В разделе 2 « Лечение – Общие вопросы» ответьте на вопросы. Эти вопросы одинаковы для всех пациентов; Их цель — активно вовлечь пользователя в определение того, подходит ли План RPA текущему пациенту.
    5. Раздел 3: Вопросы, связанные с лечением, заполните вопросы для выбранного подхода к лечению, включая подробную информацию о целях лечения и назначении.
    6. Нажмите « Отправить». После автоматического создания PDF-файла запроса на обслуживание выберите пациента в списке пациентов (на панели управления запросом на обслуживание). Просмотрите запрос на обслуживание в формате PDF (рисунок 3), при необходимости прокрутив его, и нажмите кнопку Принять , чтобы утвердить запрос на обслуживание.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Этот PDF-файл должен быть принят онкологом-радиологом, прежде чем RPA начнет автоматизированное контурирование и планирование. Статус Плана RPA можно определить на странице Запрос на обслуживание, как показано в таблице 2. Пример запроса на обслуживание, который был создан для 4-полевого плана на основе мягких тканей для рака шейки матки, показан на рисунке 3.

   

СтатусСводка
Ожидает рассмотренияЗаявка на обслуживание для этого пациента уже создана и ожидает, пока онколог-радиолог примет ее.
ПринятыйЗаявка на обслуживание данного пациента принята. Статус этого пациента на панели мониторинга запроса на обслуживание не изменится до тех пор, пока компьютерная томография для этого пациента не будет принята.
Отклонено пользователемПользователь отклонил Запрос на обслуживание.
ПредставленыЭтот случай был передан в RPA – более подробную информацию о статусе этого пациента можно найти на главной панели управления.
Системная ошибка RPAБыла инициирована обработка RPA, но RPA столкнулась с ошибкой и не смогла выполнить свою задачу.

Таблица 2: Категории статусов пациентов для панели управления запросами на обслуживание.

figure-protocol-3
Рисунок 3: Пример запроса на обслуживание, созданного для 4-полевого плана лечения рака шейки матки на основе мягких тканей. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этого рисунка.

2. Загрузите компьютерную томографию и примите ее для автоматизированного планирования

На рисунке 4 показан снимок экрана рабочей области CT review. Чтобы загрузить и просмотреть снимок компьютерной томографии, выполните следующие действия.

figure-protocol-4
Рисунок 4: Снимок экрана рабочей области CT review. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

  1. Перейдите на панель управления CT Scans , нажав на канал CT Scans.
  2. Нажмите кнопку Загрузить КТ . Выберите папку, в которой хранится компьютерная томография (формат DICOM), с помощью автоматически открывшегося проводника папок. Следуйте инструкциям на экране, чтобы подтвердить выбор.
  3. Просмотрите загруженный снимок компьютерной томографии, выбрав пациента в списке пациентов, чтобы открыть средство просмотра КТ для этого пациента (рис. 4), а затем используйте следующие элементы управления:
    1. Загрузите весь набор 3D CT изображения, нажав на Load CT.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Другие инструменты навигации не активны, пока это не будет завершено.
    2. Прокручивайте между фрагментами во всех представлениях и используйте любой из следующих инструментов:
      1. Нажмите на <, > кнопки под каждым видом CT, чтобы перейти к следующему срезу.
      2. Нажмите на <<, >> кнопки под каждым видом CT, чтобы переместить пять срезов в выбранном направлении.
      3. Колесо прокрутки мыши: наведите курсор на любое представление CT, а затем используйте колесо прокрутки мыши для прокрутки между фрагментами.
      4. Нажмите кнопку « Пересечение », чтобы наложить перекрестие на каждый вид КТ (аксиальный, корональный и сагиттальный). Нажмите на любой из трех видов, чтобы переместить перекрестие в эту точку - другие виды последуют за ним. Нажмите кнопку Пересечение , чтобы включить/выключить этот инструмент.
      5. Нажмите кнопку Масштаб/Панорамирование . Далее просмотрите изображение с помощью колесика мыши, чтобы увеличить вид, в котором находится курсор, или щелкните правой кнопкой мыши и удерживайте вид CT, а затем переместите мышь для панорамирования.
      6. Нажмите на Помеченный изоцентр , чтобы переместить виды КТ в отмеченный изоцентр (на основе автоматического обнаружения трех рентгеноконтрастных маркеров).
        ПРИМЕЧАНИЕ: Эта кнопка неактивна, если набор изображений 3D КТ не был загружен (нажмите кнопку Загрузить 3D, чтобы решить эту проблему) или если RPA не удалось обнаружить отмеченный изоцентр (как это было определено с помощью трехточечной настройки).
  4. Нажмите на кнопку Опорная точка , чтобы добавить опорную точку.
    1. Переместите три вида в нужное местоположение опорной точки с помощью инструмента «Пересечение ».
    2. Нажмите на кнопку Опорная точка , чтобы добавить опорную точку.
    3. Если опорная точка уже была выбрана, нажатие на Ref Point переместит три вида в эту точку.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Эта кнопка добавляет опорную точку к изображению, если опорная точка не существует. Он также может перемещать виды изображений КТ в опорную точку, если она уже существует. Новая опорная точка может быть выбрана только для КТ-сканирования, которое не было принято. Ниже приведены шаги по добавлению опорной точки:
    4. Чтобы выбрать новую опорную точку, сначала очистите текущую опорную точку, нажав на кнопку Очистить опорную точку , а затем добавьте новую. RPA принимает только одну опорную точку.
  5. Согласитесь на компьютерную томографию. После просмотра компьютерной томографии пациента, как уже описано выше, выполните следующие действия:
    1. Ответьте на вопросы под изображениями КТ, чтобы свести к минимуму риск и уменьшить возникновение ошибок при последующих расчетах RPA.
    2. Выберите Принять и следуйте инструкциям.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Эта задача может быть выполнена любым лицом, идентифицированным как клинический пользователь RPA. Категории статусов текущих пациентов можно просмотреть на панели мониторинга КТ-сканирования и показаны в таблице 3.
СтатусСводка
Ожидает рассмотренияКомпьютерная томография прошла первичную обработку и ожидает, пока пользователь проверит и примет сканирование.
ПринятыйКомпьютерная томография для этого пациента была принята. Обратите внимание, что статус этого пациента на панели управления компьютерной томографии не изменится до тех пор, пока запрос на обслуживание не будет принят.
Отклонено пользователемКомпьютерная томография была отклонена пользователем.
ПредставленыЭтот случай был передан в RPA – более подробную информацию о статусе этого пациента можно найти на главной панели управления.
Системная ошибка RPAБыла инициирована обработка RPA, но RPA столкнулась с ошибкой и не смогла выполнить свои задачи.

Таблица 3: Категории состояния пациента для панели мониторинга КТ-сканирования.

3. Следите за ходом планирования

Статусные категории текущих пациентов можно посмотреть на главном дашборде (табл. 4). Чтобы выполнить предварительную проверку любого завершенного плана RPA и загрузить его для использования, выполните следующие действия:

СтатусСводка
Компьютерная томография не принимаетсяУ этого пациента нет Принятого КТ (но доступен Принятый запрос на обслуживание).
Нет принятого запроса на обслуживаниеУ этого пациента нет Принятого запроса на обслуживание (но доступен Принятый КТ-снимок).
ОчередиДанные по этому пациенту отправлены в систему RPA и поставлены в очередь на обработку.
ОбработкаВедется первичная обработка данных этого пациента.
Обработка–контурная обработкаГенерируются контуры RPA.
Отчет об обработке и контурной обработкеФормируется отчет RPA Contours Report.
Контуры Complete–RPAКонтуры, сгенерированные RPA, завершены и готовы к загрузке и редактированию пользователем (только для 2-этапных рабочих процессов).
Ожидание пересмотра контураКонтуры планирования (т.е. контуры после внесения пользователем изменений/дополнений) были загружены обратно в RPA, и был сформирован отчет о контурах плана. Пользователю необходимо принять этот отчет (с панели мониторинга контуров).
Контуры плана в очередиКонтуры планирования (т.е. контуры после внесения пользователем изменений/дополнений) ставятся в очередь на обработку до начала процесса планирования RPA.
Queued–preplanПлан этого пациента поставлен в очередь на процесс планирования.
Обработка – предварительный планИдет подготовка к планированию.
Оптимизация в очередиПлан этого пациента помещается в очередь для процесса оптимизации плана.
Оптимизация обработкиИдет оптимизация плана.
В очереди – контроль качестваПлан этого пациента поставлен в очередь на автоматизированный процесс контроля качества (QA).
Обработка – контроль качестваПроверка качества плана находится в стадии разработки.
Отчет по плану обработкиВ настоящее время обрабатывается отчет по Окончательному плану.
Полный план RPAПлан RPA завершен и готов к загрузке.
Fail – сбой RPAПроизошел сбой процесса RPA.

Таблица 4: Категории статусов пациентов для главной панели мониторинга.

  1. Просмотрите завершенный план RPA, выбрав пациента, а затем нажав кнопку Проверить в верхней части главной панели мониторинга. Просмотрите отчет о плане RPA (PDF) для этого пациента, который автоматически открывается в новой вкладке.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Отчет о плане RPA в формате PDF также доступен в окне загрузки.
  2. Скачайте готовый план RPA, нажав на иконку загрузки. Подождите, пока откроется окно, и файлы DICOM вместе с отчетом о плане RPA (PDF) будут загружены для импорта в систему планирования лечения.

4. Импорт Плана RPA в систему планирования лечения Пользователя и проверка для клинического использования

ПРИМЕЧАНИЕ: После загрузки плана RPA (файлы DICOM) в системе планирования лечения пользователя должны быть выполнены следующие шаги:

  1. Импортируйте снимок компьютерной томографии пациента в локальный TPS. Это исходный скан, который был загружен в RPA.
  2. Импортируйте план RPA и контуры RPA в локальный TPS.
  3. Пересчитайте дозу, используя локальный алгоритм расчета дозы и используемую опцию фиксированной MU .
  4. Сравните импортированные контуры и рассчитанную дозу с теми, которые указаны в Отчете RPA (для проверки правильности импорта).
  5. Просмотрите план на предмет соответствия и при необходимости внесите изменения.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Этот шаг может включать в себя редактирование форм полей и перенормировку полей. Очень важно, чтобы клиническая команда просматривала окончательный план в своей системе планирования лечения и вносила любые изменения перед клиническим использованием.

5. Загрузка Итогового плана на сайт РПА и просмотр автоматического сравнения Итогового плана и Плана РПА

Пациенты, для которых был сформирован план RPA, появятся на панели сравнения планов. Панель сравнения планов предоставляет категории статусов, показанные в таблице 5 , для текущих пациентов. Чтобы загрузить окончательный вариант Пользовательского плана и просмотреть автоматическое сравнение Пользовательского плана и Плана RPA, выполните следующие действия:

СтатусСводка
Ожидающая загрузка планаЭто состояние отображается при создании обращения.
ОбработкаСравнение планов является обработкой.
Ожидающая загрузка плана – ПОВТОРНАЯ ПОПЫТКАСравнение планов невозможно. Пользователь должен просмотреть загруженные файлы и повторить попытку. Возможные причины этого состояния включают загрузку неправильных файлов.
Сравнение Ready–PassОтчет о сравнении планов готов к просмотру. Все сравнения планов прошли критерии. Некоторые сравнения могут быть помечены флажками — пользователь должен просмотреть отчет.
Сравнение «Готово–Не готово»Отчет о сравнении планов готов к просмотру. Некоторые сравнения не соответствовали заданным критериям — пользователь должен внимательно просмотреть отчет и определить причину.

Таблица 5: Категории статуса пациента для панели сравнения планов.

  1. Выберите пациента и нажмите « Загрузить план».
  2. Выберите файл структуры DICOM, файлы плана и дозы для загрузки.
  3. Просмотрите отчет о сравнении планов, сначала выбрав пациента. Затем просмотрите отчет Plan Comparison (рис. 5), который откроется в нижней части экрана (пример показан на рисунке 5).

figure-protocol-5
Рисунок 5: Пример автоматического отчета о сравнении тарифных планов. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Результаты

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Основная информационная панель (рис. 1) предназначена для предоставления быстрого обзора статуса текущих пациентов в RPA, позволяет быстро просматривать выполненные планы, загружать завершенные планы для просмотра и редактирования в системе планирования лечения пользователя, а также предоставлять расширенные инструменты навигации и сортировки пациентов. Для того, чтобы пациенты могли попасть сюда, они должны иметь хотя бы один из следующих документов: (1) Принятый компьютерный томограф или (2) Принятую форму оказания услуг. Статусные категории текущих пациентов можно посмотреть на главном дашборде (табл. 4).

Пример латерального поля из плана лучевой терапии всего мозга показан на рисунке 6. На рисунке 7 показан пример латерального поля из 4-польного бокс-плана на основе костного ориентира для рака шейки матки. В обоих случаях окончательный план должен быть загружен, а затем импортирован в систему планирования лечения пользователя, где результаты должны быть просмотрены, отредактированы и пересчитаны. RPA также создает окончательный отчет о плане (PDF), который включает в себя запрос на обслуживание (см. пример на рисунке 3), отчет об утверждении КТ и другие сведения о плане лечения.

Панель мониторинга «Запрос на обслуживание» (таблица 2) предназначена для предоставления быстрого обзора состояния запроса на обслуживание для текущих пациентов в RPA, создания нового запроса на обслуживание, принятия завершенного запроса на обслуживание и редактирования запроса на обслуживание. Пациенты, у которых есть отправленный или принятый запрос на обслуживание, отображаются на этой панели управления, которая доступна всем пользователям RPA. Тем не менее, только пользователи, зарегистрированные в системе RPA в качестве онкологов-радиологов, могут принять запрос на обслуживание.

Панель мониторинга КТ (Таблица 3) предназначена для предоставления быстрого обзора состояния КТ-сканирований для текущих пациентов в RPA, загрузки новых КТ-сканирований, просмотра и принятия КТ-сканирований, а также добавления контрольных точек к КТ-сканированиям. В некоторых конкретных ситуациях добавляются опорные точки, которыми руководствуется RPA в некоторых конкретных ситуациях, например, когда пользователь хочет использовать нестандартную границу превосходства для простых планов с 4 полями для рака шейки матки. Здесь показаны пациенты, для которых был загружен компьютерный томограмма. Любой пользователь может просматривать панель мониторинга КТ, но только пользователи, зарегистрированные в качестве клинических пользователей, могут принимать снимки КТ.

После того, как пользователь подтвердил свой окончательный план, он может экспортировать его из своего TPS и загрузить в RPA. Цель этого процесса — предоставить способ проверки правильности передачи данных между различными устройствами.

Пациенты, для которых был сформирован план RPA, появятся на панели сравнения планов. Панель сравнения планов предоставляет категории статусов, показанные в таблице 5, для текущих пациентов.

figure-results-1
Рисунок 6: Типичное латеральное поле для лучевой терапии всего мозга. На этом снимке показаны проекции контуров структуры, а также положения основных коллиматоров (желтый) и многолепестковых коллиматоров (синий). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этого рисунка.

figure-results-2
Рисунок 7: Пример латерального поля из 4-польного бокс-плана на основе костного ориентира для рака шейки матки. На этом рисунке показано положение основных коллиматоров (желтый) и многолепестковых коллиматоров (синий). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этого рисунка.

Обсуждение

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

В этом протоколе описаны этапы создания автоматизированных планов лечения с использованием RPA. Ключевыми этапами являются (1) загрузка и утверждение КТ, (2) заполнение и утверждение запроса на обслуживание, (3) загрузка и импорт плана в TPS пользователя и пересчет дозы и редактирование плана, и (4) загрузка окончательного отредактированного плана для сравнения с планом RPA. Порядок утверждения КТ и утверждения запроса на обслуживание взаимозаменяемы. Некоторые планы, в частности, планы дуговой терапии с модуляцией объема для рака головы и шеи, а также рака шейки матки, создаются в ходе двухэтапного процесса, в котором дополнительные взаимодействия с пользователем, а контуры и планы генерируются отдельно. В целом, однако, процессы похожи, и мы ожидаем, что эти передовые подходы к планированию лечения могут быть изменены на одноэтапный процесс в будущем. Общую клиническую приемлемость, которую можно ожидать от этих инструментов, а также от инструментов, которые находятся в стадии разработки для будущих версий, можно найти в наших опубликованных работах 10,12,14,15,16,17,18,19,20,21,22.

Эти инструменты имеют ряд ограничений, как описано в нашей предыдущей работе, в которой изучался риск при использовании помощника по радиационному планированию в клиниках лучевой терапии 9,23. Несмотря на то, что пользовательский интерфейс был разработан таким образом, чтобы свести к минимуму риск неправильного ввода данных, таких как компьютерные томографы, которые не имеют достаточного поля зрения, или ошибки при ручном вводе данных, вероятность ошибки все же существует. В частности, беспокойство вызывают человеческий фактор, предвзятость автоматизации (чрезмерная зависимость от результатов) и ошибки программного обеспечения9. Тщательный просмотр и, при необходимости, редактирование автоматически сгенерированных контуров и планов имеет важное значение для безопасного использования Radiation Planning Assistant. В целом, эти обзоры должны следовать тому же процессу, что и при рассмотрении клинических планов физиками и онкологами-радиологами, хотя это может быть подкреплено использованием контрольных списков, разработанных специально для дополнения ручного обзора автоматически созданныхпланов лечения.

Бывают ситуации, когда RPA не сможет сгенерировать план и сообщит об ошибке пользователю. Почти во всех случаях это будет вызвано тем, что RPA обнаружит неожиданные данные, которые она не может интерпретировать, например, недостаточное поле зрения или положение пациента (например, если КТ-снимок был сделан с использованием протокола лежа на спине, но с пациентом в положении лежа). Пользователь может определить проблему в зависимости от того, где была обнаружена ошибка. В большинстве случаев эти ситуации можно исправить только с помощью ручного контурирования или планирования. Команда RPA также может просмотреть файлы журналов, чтобы выявить проблему.

RPA была спроектирована и разработана специально для того, чтобы предоставить высококачественные инструменты автоконтурирования и автопланирования клиникам с ограниченными ресурсами, особенно в странах с низким и средним уровнем дохода. В настоящее время мы прорабатываем нормативные, юридические и административные процессы, которые приведут к клиническому использованию RPA. Как только это произойдет, мы планируем тщательно отслеживать использование и вносить изменения в рабочий процесс или пользовательские интерфейсы в ответ на любые непредвиденные риски или другие отзывы пользователей. Цель состоит в том, чтобы предоставить инструменты, поддерживающие услуги лучевой терапии, чтобы местные клинические бригады могли масштабировать свои усилия, улучшая доступ к высококачественным и последовательным планам лучевой терапии. Мы надеемся, что это приведет к улучшению результатов лечения пациентов, а также к сокращению времени ожидания. Несмотря на то, что текущий портфель ограничен раком головы и шеи, молочной железы и шейки матки, а также облучением всего мозга при метастазах в головном мозге, мы работаем над дополнительными методами лечения, которые будут включены в будущие версии17, 18, 19.

Раскрытие информации

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

У LEC есть опционы на акции Leo Cancer Care. В настоящее время HB работает в компании Varian Medical Systems. Эй Джей занимает должность консультанта в Genentech. Джей Би является консультантом в Icon Cancer Care; WS является консультантом IBA Dosimetry; JY получил финансирование от SunNuclear Corp; HS получил гонорар от Cipla.

Благодарности

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Эта работа финансировалась Национальным институтом рака и Wellcome Trust, при дополнительной поддержке Varian Medical Systems. Наша нынешняя система использует Eclipse для планирования лечения. Мы также хотели бы поблагодарить Энн Саттон (Ann Sutton) из редакционной службы Исследовательской медицинской библиотеки Онкологического центра им. М. Д. Андерсона при Техасском университете. В дополнение к институциональному финансированию разработки RPA, наши исследовательские группы получают финансирование от Техасского института профилактики и исследования рака (CPRIT) и Фонда инноваций в области онкологической информатики, Онкологического центра им. М. Д. Андерсона при Техасском университете.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
Ассистент по планированию лучевой терапииОнкологический центр им. М.Д. Андерсонанавеб-странице

Ссылки

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Ferlay, J., et al. Cancer incidence and mortality worldwide: Sources, methods and major patterns in GLOBOCAN 2012. International Journal of Cancer. 136 (5), E359-E386 (2015).
  2. Elmore, S. N. C., et al. Global palliative radiotherapy: a framework to improve access in resource-constrained settings. Annals of Palliative Medicine. 8 (3), 274-284 (2019).
  3. Atun, R., et al. Expanding global access to radiotherapy. The Lancet. Oncology. 16 (10), 1153-1186 (2015).
  4. Yap, M. L., Zubizarreta, E., Bray, F., Ferlay, J., Barton, M. Global access to radiotherapy services: have we made progress during the past decade. Journal of Global Oncology. 2 (4), 207-215 (2016).
  5. Elmore, S. N. C., et al. C. al. Radiotherapy resources in Africa: an International Atomic Energy Agency update and analysis of projected needs. The Lancet. Oncology. 22 (9), e391-e399 (2021).
  6. Datta, N. R., Samiei, M., Bodis, S. Radiation therapy infrastructure and human resources in low- and middle-income countries: present status and projections for 2020. International Journal of Radiation Oncology, Biology, Physics. 89 (3), 448-457 (2014).
  7. Ward, Z. J., Scott, A. M., Hricak, H., Atun, R. Global costs, health benefits, and economic benefits of scaling up treatment and imaging modalities for survival of 11 cancers: a simulation-based analysis. The Lancet. Oncology. 22 (3), 341-350 (2021).
  8. Court, L. E., et al. Radiation Planning Assistant - a streamlined, fully automated radiotherapy treatment planning system. Journal of Visualized Experiments. (134), e57411(2018).
  9. Nealon, K. A., et al. Using failure mode and effects analysis to evaluate risk in the clinical adoption of automated contouring and treatment planning tools. Practical Radiation Oncology. 12 (4), e344-e353 (2022).
  10. Kisling, K., et al. Automated treatment planning of postmastectomy radiotherapy. Medical Physics. 46 (9), 3767-3775 (2019).
  11. Xiao, Y., et al. Customizable landmark-based field aperture design for automated whole-brain radiotherapy treatment planning. Journal of Applied Clinical Medical Physics. 24 (3), e13839(2022).
  12. Kisling, K., et al. Fully automatic treatment planning for external-beam radiation therapy of locally advanced cervical cancer: a tool for low-resource clinics. Journal of Global Oncology. 5, 1-9 (2019).
  13. Rhee, D. J., et al. Clinical acceptability of fully automated external beam radiotherapy for cervical cancer with three different beam delivery techniques. Medical Physics. 49 (9), 5742-5751 (2022).
  14. Rhee, D. J., et al. Automated radiation treatment planning for cervical cancer. Seminars in Radiation Oncology. 30 (4), 340-347 (2020).
  15. Rhee, D. J., et al. Automatic contouring system for cervical cancer using convolutional neural networks. Medical Physics. 47 (11), 5648-5658 (2020).
  16. Xiao, Y., et al. Automated WBRT treatment planning via deep learning auto-contouring and customizable landmark-based field aperture design. arXiv. , (2022).
  17. Hernandez, S., et al. Automating the treatment planning process for 3D-conformal pediatric craniospinal irradiation therapy. Pediatric Blood & Cancer. 70 (3), e30164(2023).
  18. Huang, K., et al. Automation of radiation treatment planning for rectal cancer. Journal of Applied Clinical Medical Physics. 23 (9), e13712(2022).
  19. Netherton, T. J., et al. An automated treatment planning framework for spinal radiation therapy and vertebral-level second check. International Journal of Radiation Oncology, Biology, Physics. 114 (3), 516-528 (2022).
  20. Olanrewaju, A., et al. Clinical acceptability of automated radiation treatment planning for head and neck cancer using the Radiation Planning Assistant. Practical Radiation Oncology. 11 (3), 177-184 (2021).
  21. Rhee, D. J., et al. Automatic contouring QA method using a deep learning-based autocontouring system. Journal of Applied Clinical Medical Physics. 23 (8), e13647(2022).
  22. Rhee, D. J., et al. Automatic detection of contouring errors using convolutional neural networks. Medical Physics. 46 (11), 5086-5097 (2019).
  23. Kisling, K., et al. A risk assessment of automated treatment planning and recommendations for clinical deployment. Medical Physics. 46 (6), 2567-2574 (2019).
  24. Nealon, K. A., Court, L. E., Douglas, R. J., Zhang, L., Han, E. Y. Development and validation of a checklist for use with automatically generated radiotherapy plans. Journal of Applied Clinical Medical Physics. 23 (9), e13694(2022).

Перепечатки и разрешения

Запросить разрешение на повторное использование текста или иллюстраций этой статьи JoVE

Запросить разрешение

Теги

DICOM

Похожие статьи