Summary

Radiation Planning Assistant - Uno strumento basato sul Web per supportare la radioterapia di alta qualità nelle cliniche con risorse limitate

Published: October 06, 2023
doi:

Summary

Questo protocollo descrive una serie di strumenti automatizzati progettati per l’autocontouring e l’autopianificazione radioterapici di alta qualità che vengono inseriti in un servizio basato sul Web per massimizzare la robustezza e la scalabilità, riducendo al minimo i costi operativi.

Abstract

L’accesso alla radioterapia in tutto il mondo è limitato. Il Radiation Planning Assistant (RPA) è uno strumento completamente automatizzato e basato sul web che è in fase di sviluppo per offrire strumenti di pianificazione del trattamento radioterapico completamente automatizzati alle cliniche con risorse limitate. L’obiettivo è quello di aiutare i team clinici a scalare i loro sforzi, raggiungendo così un maggior numero di pazienti affetti da cancro. L’utente si connette all’RPA tramite una pagina web, completa una richiesta di assistenza (prescrizione e informazioni sugli obiettivi radioterapici) e carica il set di immagini TC del paziente. L’RPA offre due approcci alla pianificazione automatizzata. Nella pianificazione in un’unica fase, il sistema utilizza la richiesta di assistenza e la scansione TC per generare automaticamente i contorni e il piano di trattamento necessari. Nella pianificazione in due fasi, l’utente esamina e modifica i contorni generati automaticamente prima che l’RPA continui a generare un piano di arcoterapia a volume modulato. Il piano definitivo viene scaricato dal sito web dell’RPA e importato nel sistema di pianificazione del trattamento locale dell’utente, dove la dose viene ricalcolata per il linac commissionato localmente; Se necessario, il piano viene modificato prima dell’approvazione per l’uso clinico.

Introduction

Si prevede che il numero globale di casi di cancro crescerà fino a circa 24,6 milioni entro il 2030, con l’onere maggiore nei paesi a basso e medio reddito (LMIC)1. La radioterapia è un trattamento economico, curativo e palliativo per il cancro, che fornisce benefici a circa il 50% dei pazienti con cancro e al 60-70% nei paesi a basso reddito dove i pazienti hanno maggiori probabilità di presentarsi in uno stadio avanzato 2,3. Tuttavia, l’accesso alla radioterapia in tutto il mondo è limitato4; ad esempio, nessun paese in Africa ha la capacità di radioterapia per soddisfare il fabbisogno stimato5. Diversi studi hanno stimato queste carenze imminenti e ciò che sarebbe necessario per soddisfare le esigenze future 6,7.

La Lancet Oncology Commission ha sostenuto in modo convincente che l’investimento nel miglioramento della capacità di radioterapia non solo salverebbe vite umane, ma porterebbe anche benefici economici positivi3. Hanno anche sottolineato in modo specifico che l’automazione del contorno della radioterapia e della pianificazione del trattamento può aiutare i team clinici a ridimensionare i loro sforzi riducendo significativamente il tempo dedicato a queste attività rispettivamente da oncologi e fisici, rendendo gli obiettivi più raggiungibili.

Il nostro gruppo di ricerca ha lavorato in collaborazione con i team clinici di MD Anderson e degli ospedali di tutto il mondo per sviluppare strumenti automatizzati basati sul web. Questa suite di strumenti (chiamata RPA) fornisce il contouring basato sull’intelligenza artificiale (delineando i tumori e gli organi vicini sulle scansioni TC) e la pianificazione del trattamento radioterapico (che definisce esattamente come vengono erogate le radiazioni). Questa piattaforma basata sul web offre il vantaggio di ridurre il tempo e le risorse necessarie per preparare piani di alta qualità per ogni paziente.

La nostra esperienza con una prima versione di uno strumento basato sull’intelligenza artificiale presso MD Anderson ha dimostrato che il contouring automatizzato può far risparmiare fino a 2 ore per paziente, una significativa semplificazione del flusso di lavoro. Ciò significa che l’attuale personale clinico sarà in grado di scalare i propri sforzi, trattando più pazienti con una radioterapia di qualità superiore. Offrendo questi strumenti tramite un servizio completamente automatizzato e basato sul web (Radiation Planning Assistant [RPA], RPA.mdanderson.org), possiamo ridurre al minimo i costi per i pazienti e i fornitori e massimizzare la portata di questo strumento.

Abbiamo sviluppato l’RPA per 6 anni e sono state apportate diverse modifiche significative da quando abbiamo pubblicato per la prima volta i flussi di lavoro RPA8. Questi includono lo sviluppo dell’RPA in uno strumento basato sul web, riducendo così i costi associati all’installazione e alla manutenzione e migliorando la robustezza del sistema. Altri miglioramenti includono modifiche alle interfacce utente per migliorare l’usabilità e ridurre il rischio di errore9 e l’espansione delle opzioni di trattamento (in particolare, la pianificazione della radioterapia per la mammella post-mastectomia10 e le metastasi al cervello11). Pertanto, il protocollo qui descritto è sostanzialmente più avanzato rispetto alla versione iniziale precedentemente pubblicata.

L’RPA utilizza un processo in un’unica fase per creare contorni e piani in situazioni in cui la modifica dei contorni non è generalmente necessaria per creare il piano di trattamento. Ciò include la pianificazione del trattamento a quattro campi per il cancro cervicale (basata su punti di riferimento ossei o contorni dei tessuti molli generati automaticamente)12,13,14,15, campi tangenziali o sopraclavicolari per il carcinoma mammario post-mastectomia 11 e laterali opposti per i trattamenti dell’intero cervello16. Nel prossimo futuro, prevediamo di aggiungere trattamenti craniospinali per i tumori pediatrici17, trattamenti a tre campi per il cancro del retto18 e pianificazione del trattamento per vari casi palliativi (corpi vertebrali, fianchi e costole)19, nonché tumori del polmone e della vescica. Attualmente, i trattamenti più avanzati, in particolare la terapia ad arco modulato a volume (VMAT), richiedono un processo in due fasi in cui i contorni generati automaticamente vengono modificati prima della pianificazione del trattamento13,20. Tuttavia, la qualità dell’autocontouring basato sul deep learning è tale che ci aspettiamo di cambiare questi approcci di pianificazione in un processo in un’unica fase in futuro. Questo protocollo si concentra sulla pianificazione in un solo passaggio.

La Figura 1 mostra il flusso di lavoro complessivo per la creazione di un piano di trattamento radioterapico utilizzando l’RPA, con maggiori dettagli sulle diverse attività mostrate nella Tabella 1. In sintesi, l’RPA richiede una richiesta di assistenza compilata (che include informazioni come la prescrizione della dose e l’approccio terapeutico) e la scansione TC individuale del paziente. La richiesta di assistenza deve essere accettata da un oncologo radioterapista. La TAC deve essere accettata da un utente clinico per garantire che i calcoli RPA vengano eseguiti sulla scansione TC corretta. Una volta che l’RPA ha generato un piano, questo deve essere scaricato dal sito web dell’RPA e importato nel sistema di pianificazione del trattamento dell’utente, dove la dose deve essere ricalcolata. Ciò è necessario perché l’RPA calcola i piani su travi standard (disponibili per diversi modelli linac), che potrebbero non corrispondere esattamente alle caratteristiche delle travi del linac locale. Questo approccio è stato adottato per ridurre i costi, anche se potrebbe essere necessaria una personalizzazione se le travi locali sono significativamente diverse dalle nostre travi standard. Gli utenti (pianificatore del trattamento e oncologo radioterapista) possono apportare modifiche al piano. Il piano entra quindi nel tipico flusso di lavoro clinico dell’utente, inclusi i controlli di garanzia della qualità locali. Infine, l’utente deve caricare il proprio piano definitivo (ricalcolato e modificato) sul sito web dell’RPA, dove viene eseguito un confronto automatizzato tra il piano definitivo e il piano RPA. Si tratta di un utile controllo dell’integrità dei dati nel flusso di lavoro complessivo.

Figure 1
Figura 1: Flusso di lavoro del processo di pianificazione automatizzata del trattamento. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Attività # nella Figura 1 Descrizione dell’attività Ubicazione
Esamina lo stato di eventuali pazienti passati Cruscotto principale
1 Completare una richiesta di assistenza sul sito Web RPA Dashboard delle richieste di assistenza
2 Caricare una TAC sul sito web dell’RPA Dashboard per scansioni TC
3 Controllare lo stato del paziente Cruscotto principale
Rivedi e scarica il piano RPA Cruscotto principale
4 Importare il piano nel TPS dell’utente, ricalcolare la dose e apportare le modifiche necessarie TPS locale
5, 6 Carica il piano finale sul sito web dell’RPA Dashboard di confronto dei piani
Esaminare il confronto automatico tra il Piano Definitivo e il Piano RPA Dashboard di confronto dei piani
Il piano entra nel flusso di lavoro clinico di routine dell’utente, inclusa la regolare garanzia di qualità Software dell’utente

Tabella 1: Panoramica delle attività coinvolte nella creazione di un piano RPA utilizzando il flusso di lavoro in 1 fase. TPS locale: sistema di pianificazione del trattamento dell’utente.

Questo manoscritto descrive questo flusso di lavoro in un’unica fase per l’RPA e presenta alcuni risultati di esempio dell’output del processo di pianificazione del trattamento. Attualmente, i seguenti approcci di pianificazione utilizzano questo flusso di lavoro in un’unica fase: i) Piani di trattamento a quattro campi per i pazienti affetti da cancro cervicale (aperture ossee basate su punti di riferimento); ii) piani di trattamento a quattro campi per pazienti con carcinoma della cervice uterina (aperture di campo basate sui tessuti molli); iii) piani di trattamento tangenziale e sopraclavicolare per pazienti con parete toracica; iv) piani di trattamento dell’intero cervello.

Protocol

Tutti i dati dei pazienti utilizzati per la valutazione dell’RPA sono stati utilizzati retrospettivamente, con l’approvazione dell’MD Anderson Institutional Review Board dell’Università del Texas. L’RPA comprende una serie di dashboard situati a sinistra del menu principale della pagina Web dell’RPA (Figura 2). La Figura 2 mostra il dashboard principale. Tutti i dashboard hanno un aspetto simile, ma si concentrano su attività e personale diversi. Il seguente protocollo descrive i processi chiave per la creazione automatica di un piano di trattamento. Figura 2: Screenshot della dashboard principale dell’RPA. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura. 1. Completa la richiesta di assistenza Per creare e accettare una nuova richiesta di assistenza per la pianificazione automatica:Vai alla dashboard Richiesta di assistenza facendo clic sul canale Richiesta di assistenza. Fare clic su Nuovo modulo per generare un nuovo modulo di richiesta di assistenza. Nella Sezione 1: Dati demografici, completa le domande. Selezionare la tecnica di trattamento dal menu a discesa Trattamento . Fare clic sull’individuo nel menu a discesa della tecnica di trattamento per accedere a ulteriori dettagli sulla tecnica di trattamento. Nella Sezione 2: Trattamento-Domande generali, completare le domande. Queste domande sono le stesse per tutti i pazienti; il loro scopo è quello di coinvolgere attivamente l’utente nel determinare se il piano RPA è appropriato per il paziente attuale. Sezione 3: Domande specifiche del trattamento, completare le domande per l’approccio terapeutico selezionato, compresi i dettagli degli obiettivi del trattamento e la prescrizione. Fare clic su Invia. Una volta che il PDF della richiesta di assistenza è stato generato automaticamente, selezionare il paziente nell’elenco dei pazienti (nel dashboard della richiesta di assistenza). Esaminare il PDF della richiesta di assistenza (Figura 3), scorrendo se necessario, e fare clic su Accetta per approvare la richiesta di assistenza.NOTA: Questo PDF deve essere accettato da un oncologo radioterapista prima che l’RPA avvii il contorno e la pianificazione automatici. Lo stato del piano RPA può essere determinato nella pagina Richiesta di servizio, come illustrato nella Tabella 2. Nella Figura 3 è riportato un esempio di richiesta di assistenza creata per un piano a 4 campi basato sui tessuti molli per il cancro cervicale.     Stato Sommario In attesa di revisione La richiesta di servizio per questo paziente è già stata creata ed è in attesa che l’oncologo radioterapista la accetti. Accettato La richiesta di assistenza per questo paziente è stata accettata. Lo stato di questo paziente nel dashboard della richiesta di assistenza non cambierà fino a quando non verrà accettata una TAC per questo paziente. Rifiutato dall’utente L’Utente ha rifiutato la Richiesta di Servizio. Sommesso Questo caso è stato sottoposto all’RPA: maggiori dettagli sullo stato di questo paziente sono disponibili nella dashboard principale. Errore di sistema RPA L’elaborazione da parte dell’RPA è stata avviata, ma l’RPA ha rilevato un errore e non è stata in grado di completare l’attività. Tabella 2: Categorie di stato del paziente per il dashboard delle richieste di assistenza. Figura 3: Un esempio di richiesta di assistenza creata per un piano a 4 campi basato sui tessuti molli per il cancro cervicale. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura. 2. Caricare la scansione TC e accettarla per la pianificazione automatizzata La Figura 4 mostra una schermata dell’area di lavoro di revisione CT. Per caricare e rivedere una TAC: Figura 4: Screenshot dell’area di lavoro di revisione CT. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura. Vai alla dashboard Scansioni TC facendo clic sul canale Scansioni TC. Fare clic sul pulsante Carica CT . Selezionare la cartella in cui è memorizzata la scansione TC (formato DICOM) utilizzando Esplora cartelle che si apre automaticamente. Seguire le istruzioni per confermare la selezione. Esaminare la scansione TC caricata selezionando il paziente nell’elenco dei pazienti per aprire il visualizzatore TC per questo paziente (Figura 4), quindi utilizzare i seguenti controlli:Caricare l’intero set di immagini CT 3D facendo clic su Carica CT.NOTA: gli altri strumenti di navigazione non sono attivi fino al completamento di questa operazione. Scorrere tra le sezioni in tutte le viste e utilizzare uno dei seguenti strumenti:Fare clic sui pulsanti sotto ciascuna vista CT per passare alla sezione successiva. Fare clic sui pulsanti <> sotto ciascuna vista CT per spostare cinque sezioni nella direzione selezionata. Rotellina del mouse: spostare il cursore su qualsiasi vista CT e quindi utilizzare la rotellina del mouse per scorrere tra le sezioni. Fare clic sul pulsante Interseca per sovrapporre un mirino a ciascuna vista TC (assiale, coronale e sagittale). Fare clic su una delle tre viste per spostare il mirino in questo punto: le altre viste seguiranno di conseguenza. Fare clic sul pulsante Interseca per attivare/disattivare questo strumento. Fare clic sul pulsante Zoom/Pan . Esaminare ulteriormente l’immagine utilizzando la rotellina del mouse per ingrandire la vista in cui è posizionato il cursore oppure fare clic con il pulsante destro del mouse e tenere premuta una vista CT, quindi spostare il mouse per eseguire la panoramica. Fare clic su Iso contrassegnato per spostare le viste CT sull’isocentro contrassegnato (in base al rilevamento automatico di tre marcatori radiopachi).NOTA: Questo pulsante non è attivo se il set di immagini CT 3D non è stato caricato (fare clic su Carica 3D per risolvere il problema) o se l’RPA non è stato in grado di rilevare un isocentro contrassegnato (come identificato con una configurazione a tre punti). Fare clic sul pulsante Punto di riferimento per aggiungere un punto di riferimento.Spostare le tre viste nella posizione desiderata del punto di riferimento utilizzando lo strumento intersezione . Fare clic sul pulsante Punto di riferimento per aggiungere un punto di riferimento. Se è già stato selezionato un punto di riferimento, facendo clic su Punto di riferimento si sposteranno le tre viste in questo punto.NOTA: Questo pulsante aggiunge un punto di riferimento a un’immagine se non esiste un punto di riferimento. Può anche spostare le viste dell’immagine CT sul punto di riferimento, se ne esiste già uno. È possibile selezionare un nuovo punto di riferimento solo per le scansioni TC che non sono state accettate. Di seguito sono riportati i passaggi per aggiungere un punto di riferimento: Per selezionare un nuovo punto di riferimento, cancellare prima il punto di riferimento corrente facendo clic su Cancella punto di riferimento e quindi aggiungerne uno nuovo. L’RPA accetta un solo punto di riferimento. Accettare la TAC. Dopo aver esaminato la TAC del paziente come già descritto sopra, eseguire i seguenti passaggi:Rispondi alle domande sotto le immagini CT per minimizzare i rischi e ridurre il verificarsi di errori nei successivi calcoli RPA. Selezionare Accetta e seguire le istruzioni.NOTA: Questa attività può essere eseguita da chiunque sia identificato come utente clinico dell’RPA. Le categorie di stato dei pazienti attuali possono essere visualizzate nella dashboard Scansioni TC e sono mostrate nella Tabella 3. Stato Sommario In attesa di revisione La scansione TC è stata sottoposta all’elaborazione iniziale ed è in attesa che l’utente la esamini e accetti la scansione. Accettato La TAC per questo paziente è stata accettata. Si prega di notare che lo stato di questo paziente nella dashboard della TAC non cambierà fino a quando una richiesta di assistenza non verrà accettata. Rifiutato dall’utente La TAC è stata rifiutata dall’utente. Sommesso Questo caso è stato sottoposto all’RPA: maggiori dettagli sullo stato di questo paziente sono disponibili nella dashboard principale. Errore di sistema RPA L’elaborazione da parte dell’RPA è stata avviata, ma l’RPA ha riscontrato un errore e non è stata in grado di completare le proprie attività. Tabella 3: Categorie di stato del paziente per il dashboard Scansioni TC. 3. Monitorare l’avanzamento della pianificazione Le categorie di stato dei pazienti attuali possono essere visualizzate sulla dashboard principale (Tabella 4). Per eseguire una revisione preliminare di qualsiasi piano RPA completato e scaricarlo per l’uso: Stato Sommario Scansione TC non accettata Questo paziente non ha una TAC accettata (ma è disponibile una richiesta di assistenza accettata). Nessuna richiesta di assistenza accettata Questo paziente non ha una richiesta di assistenza accettata (ma è disponibile una TAC accettata). Accodati I dati di questo paziente sono stati inviati al sistema RPA e vengono messi in coda per l’elaborazione. Elaborazione L’elaborazione iniziale dei dati di questo paziente è in corso. Lavorazione-contornatura I contorni RPA sono in fase di generazione. Rapporto di lavorazione-contornatura È in corso la generazione del report sulle curve di livello RPA. Contorni RPA completi Le curve di livello generate dall’RPA sono complete e pronte per essere scaricate e modificate dall’utente (solo flussi di lavoro in 2 fasi). In attesa di revisione del contorno Le curve di livello della pianificazione (cioè le curve di livello dopo che l’utente ha apportato modifiche/aggiunte) sono state caricate nuovamente nell’RPA ed è stato generato il report delle curve di livello della planimetria. L’utente deve accettare questo report (dal dashboard delle curve di livello). Contorni in pianta in coda Le curve di livello della pianificazione (ovvero le curve di livello dopo che l’utente ha apportato modifiche/aggiunte) vengono messe in coda per l’elaborazione prima del processo di pianificazione RPA. In coda-pianificazione preliminare Il piano di questo paziente viene messo in coda per il processo di pianificazione. Elaborazione-pianificazione preliminare È in corso l’elaborazione della pianificazione preliminare. Ottimizzazione in coda Il piano di questo paziente viene messo in coda per il processo di ottimizzazione del piano. Ottimizzazione dell’elaborazione L’ottimizzazione del piano è in corso. In coda–QA Il piano di questo paziente è in coda per il processo automatizzato di controllo qualità (QA). Elaborazione–QA Il QA del piano è in corso. Rapporto sul piano di elaborazione Il rapporto del piano finale è in fase di elaborazione. Completa: piano RPA Il piano RPA è completo e pronto per il download. Errore: errore RPA Un processo RPA non è riuscito. Tabella 4: Categorie di stato del paziente per il dashboard principale. Esamina un piano RPA completato selezionando il paziente e quindi selezionando Revisione nella parte superiore del dashboard principale. Esamina il report del piano RPA (PDF) per quel paziente che si apre automaticamente in una nuova scheda.NOTA: È possibile accedere al PDF del report del piano RPA anche dalla finestra di download. Scarica un piano RPA completo facendo clic sull’icona di download. Attendi che si apra una finestra e i file DICOM, insieme al report del piano RPA (PDF), verranno scaricati per l’importazione nel sistema di pianificazione del trattamento. 4. Importazione del piano RPA nel sistema di pianificazione del trattamento dell’utente e revisione per uso clinico NOTA: Una volta scaricato il piano RPA (file DICOM), è necessario completare i seguenti passaggi nel sistema di pianificazione del trattamento dell’utente: Importare la TAC del paziente nel TPS locale. Questa è la scansione originale che è stata caricata nell’RPA. Importare il piano RPA e le curve di livello RPA nel TPS locale. Ricalcolare la dose utilizzando l’algoritmo di calcolo della dose commissionata locale e l’opzione MU fissa utilizzata . Confrontare i contorni importati e la dose calcolata con quelli del report RPA (per verificare la corretta importazione). Esaminare il piano per verificarne l’adeguatezza e modificarlo se necessario.NOTA: questo passaggio può includere la modifica delle forme dei campi e la rinormalizzazione dei campi. È molto importante che l’équipe clinica esamini il piano finale nel proprio sistema di pianificazione del trattamento e apporti eventuali modifiche prima dell’uso clinico. 5. Caricamento del Piano Definitivo sul sito web dell’RPA e revisione del confronto automatico tra il Piano Definitivo e il Piano RPA I pazienti per i quali è stato generato un piano RPA appariranno nella dashboard di confronto dei piani. Il dashboard di confronto dei piani fornisce le categorie di stato mostrate nella Tabella 5 per i pazienti attuali. Per caricare il piano utente finale e rivedere un confronto automatico tra il piano utente e il piano RPA: Stato Sommario Caricamento del piano in sospeso Questo stato viene visualizzato quando è stato generato un caso. Elaborazione Il confronto del piano è in fase di elaborazione. Caricamento del piano in sospeso–RIPROVA Il confronto tra i piani non è possibile. L’utente deve esaminare i file caricati e riprovare. I possibili motivi di questo stato includono il caricamento di file errati. Confronto Ready–Pass Il report di confronto dei piani è pronto per la revisione. Tutti i confronti tra i piani hanno superato i criteri. Alcuni confronti potrebbero essere contrassegnati: l’utente deve rivedere il report. Confronto Pronto-Fallito Il report di confronto dei piani è pronto per la revisione. Alcuni confronti non hanno superato i criteri impostati: l’utente deve esaminare attentamente il report e determinarne la causa. Tabella 5: Categorie di stato del paziente per il dashboard di confronto dei piani. Selezionare il paziente e quindi fare clic su Carica piano. Selezionare il file di struttura DICOM, il piano e i file di dosaggio per il caricamento. Esaminare il rapporto di confronto dei piani selezionando prima il paziente. Esaminare quindi il report Confronto piani (Figura 5) che si apre nella parte inferiore della schermata (un esempio è illustrato nella Figura 5). Figura 5: Un esempio del report di confronto automatico dei piani. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Representative Results

Lo scopo del dashboard principale (Figura 1) è quello di fornire una rapida panoramica dello stato dei pazienti attuali nell’RPA, consentire una rapida revisione dei piani completati, scaricare i piani completati per la revisione e la modifica nel sistema di pianificazione del trattamento dell’utente e fornire strumenti avanzati di navigazione e ordinamento dei pazienti. Affinché i pazienti appaiano qui, devono avere almeno uno dei seguenti: (1) una TAC accettata o (2) un modulo di servizio accettato. Le categorie di stato dei pazienti attuali possono essere visualizzate sulla dashboard principale (Tabella 4). Un esempio di campo laterale di un piano di radioterapia dell’intero cervello è mostrato nella Figura 6. Nella Figura 7 è mostrato un esempio di campo laterale di un piano a scatola a 4 campi basato su punti di riferimento ossei per il cancro cervicale. In entrambi i casi, il piano finale deve essere scaricato e quindi importato nel sistema di pianificazione del trattamento dell’utente, dove i risultati devono essere rivisti, modificati e ricalcolati. L’RPA crea anche un rapporto di piano finale (PDF) che include la richiesta di assistenza (vedere l’esempio nella Figura 3), il rapporto di approvazione TC e altri dettagli del piano di trattamento. Lo scopo del dashboard delle richieste di assistenza (Tabella 2) è quello di fornire una rapida panoramica dello stato della richiesta di assistenza per i pazienti correnti nell’RPA, creare una nuova richiesta di assistenza, accettare una richiesta di assistenza completata e modificare una richiesta di assistenza. I pazienti che hanno una richiesta di assistenza inviata o accettata vengono visualizzati su questa dashboard, accessibile a tutti gli utenti dell’RPA. Tuttavia, solo gli utenti registrati nel sistema RPA come oncologi radioterapisti possono accettare una richiesta di servizio. Lo scopo del dashboard TC (Tabella 3) è quello di fornire una rapida panoramica dello stato delle scansioni TC per i pazienti attuali nell’RPA, caricare nuove scansioni TC, rivedere e accettare le scansioni TC e aggiungere punti di riferimento alle scansioni TC. Vengono aggiunti punti di riferimento per guidare l’RPA in alcune situazioni specifiche, ad esempio quando l’utente desidera utilizzare un bordo superiore non standard per semplici piani di caselle a 4 campi per il cancro cervicale. I pazienti per i quali è stata caricata una TAC sono mostrati qui. Qualsiasi utente può visualizzare la dashboard TC, ma solo gli utenti registrati come utenti clinici possono accettare le scansioni TC. Una volta che l’utente ha confermato il suo piano finale, può esportarlo dal suo TPS e caricarlo nell’RPA. Lo scopo di questo processo è quello di fornire un modo per verificare che i dati siano stati correttamente comunicati tra i diversi dispositivi. I pazienti per i quali è stato generato un piano RPA appariranno nella dashboard di confronto dei piani. Il dashboard di confronto dei piani fornisce le categorie di stato mostrate nella Tabella 5 per i pazienti attuali. Figura 6: Campo laterale tipico per la radioterapia dell’intero cervello. Questa vista mostra le proiezioni dei contorni della struttura e le posizioni dei collimatori principali (giallo) e dei collimatori multifoglia (blu). Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura. Figura 7: Un esempio di campo laterale da un piano a scatola a 4 campi basato su punti di riferimento ossei per il cancro cervicale. Questa vista mostra le posizioni dei collimatori principali (giallo) e dei collimatori a foglia multipla (blu). Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Discussion

Questo protocollo delinea i passaggi per la creazione di piani di trattamento automatizzati utilizzando l’RPA. I passaggi chiave sono (1) il caricamento e l’approvazione della CT, (2) il completamento e l’approvazione della richiesta di assistenza, (3) il download e l’importazione del piano nel TPS dell’utente e il ricalcolo della dose e la modifica del piano e (4) il caricamento del piano finale modificato per il confronto con il piano RPA. L’ordine dell’approvazione CT e l’approvazione della richiesta di assistenza sono intercambiabili. Alcuni piani, in particolare i piani di arcoterapia modulata a volume per il cancro della testa e del collo e del collo dell’utero, vengono creati in un processo in due fasi in cui vengono generate separatamente ulteriori interazioni con l’utente e i contorni e i piani. Nel complesso, tuttavia, i processi sono simili e ci aspettiamo che questi approcci avanzati di pianificazione del trattamento possano essere modificati in un processo in un’unica fase in futuro. L’accettabilità clinica complessiva che ci si può aspettare da questi strumenti e dagli strumenti che sono in fase di sviluppo per le versioni future può essere trovata nel nostro lavoro pubblicato 10,12,14,15,16,17,18,19,20,21,22.

Questi strumenti hanno diverse limitazioni, come descritto nel nostro lavoro precedente, che ha indagato il rischio durante l’impiego del Radiation Planning Assistant nelle cliniche di radioterapia 9,23. Sebbene l’interfaccia utente sia stata progettata per ridurre al minimo il rischio di immissione di dati inappropriati, come immagini TC che non hanno un campo visivo sufficiente o errori nell’immissione manuale dei dati, esiste ancora un potenziale di errore. In particolare, l’errore umano, il bias dell’automazione (eccessivo affidamento sui risultati) e l’errore del software sono fonte di preoccupazione9. Un’attenta revisione e, se necessario, la modifica dei contorni e delle planimetrie generate automaticamente è essenziale per l’uso sicuro del Radiation Planning Assistant. In generale, queste revisioni dovrebbero seguire lo stesso processo seguito per la revisione dei piani clinici da parte di fisici e radioterapisti, sebbene ciò possa essere supportato dall’uso di liste di controllo sviluppate appositamente per integrare la revisione manuale dei piani di trattamento creati automaticamente24.

Ci sono situazioni in cui l’RPA non sarà in grado di generare un piano e segnalerà un errore all’utente. In quasi tutti i casi, ciò sarà causato dal fatto che l’RPA incontra dati imprevisti che non è in grado di interpretare, come un campo visivo insufficiente o il posizionamento del paziente (ad esempio, se un’immagine TC è stata scattata utilizzando un protocollo supino, ma con il paziente in posizione prona). L’utente potrebbe essere in grado di identificare il problema in base alla posizione in cui viene segnalato l’errore. Nella maggior parte dei casi, queste situazioni possono essere risolte solo con la contornatura manuale o la pianificazione. Il team RPA potrebbe anche essere in grado di esaminare i file di log per identificare il problema.

L’RPA è stato progettato e sviluppato specificamente per portare strumenti di autocontouring e autoplanning di alta qualità alle cliniche con risorse limitate, in particolare quelle nei paesi a basso e medio reddito. Attualmente stiamo lavorando attraverso i processi normativi, legali e amministrativi che porteranno all’utilizzo clinico dell’RPA. Una volta che ciò accadrà, ci aspettiamo di monitorare attentamente l’uso e di apportare modifiche al flusso di lavoro o alle interfacce utente in risposta a eventuali rischi imprevisti o altri feedback degli utenti. L’obiettivo è quello di fornire strumenti che supportino i servizi di radioterapia, in modo tale che i team clinici locali possano ridimensionare i loro sforzi, migliorando l’accesso a piani di radioterapia coerenti e di alta qualità. Ci auguriamo che ciò porti a un miglioramento dei risultati per i pazienti e a una riduzione dei tempi di attesa. Sebbene l’attuale portafoglio sia limitato ai tumori della testa e del collo, della mammella e della cervice, nonché all’irradiazione dell’intero cervello per le metastasi cerebrali, stiamo lavorando su trattamenti aggiuntivi che saranno incorporati nelle future versioni 17,18,19.

Divulgations

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Questo lavoro è stato finanziato dal National Cancer Institute e dal Wellcome Trust, con il supporto aggiuntivo di Varian Medical Systems. Il nostro sistema attuale utilizza Eclipse per le funzioni di pianificazione del trattamento. Vorremmo anche ringraziare Ann Sutton di Editing Services, Research Medical Library, UT MD Anderson Cancer Center. Oltre ai finanziamenti istituzionali per lo sviluppo di RPA, i nostri team di ricerca ricevono finanziamenti dal Cancer Prevention and Research Institute of Texas (CPRIT) e dal Fund for Innovation in Cancer Informatics, The University of Texas MD Anderson Cancer Center.

Materials

Radiation Planning Assistant MD Anderson Cancer Center na webpage

References

  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).

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Citer Cet Article
Court, L. E., Aggarwal, A., Burger, H., Cardenas, C., Chung, C., Douglas, R., du Toit, M., Jhingran, A., Mumme, R., Muya, S., Naidoo, K., Ndumbalo, J., Netherton, T., Nguyen, C., Olanrewaju, A., Parkes, J., Shaw, W., Trauernicht, C., Xu, M., Yang, J., Zhang, L., Simonds, H., Beadle, B. M. Radiation Planning Assistant – A Web-based Tool to Support High-quality Radiotherapy in Clinics with Limited Resources. J. Vis. Exp. (200), e65504, doi:10.3791/65504 (2023).

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