أدى إدخال الأدوات الآلية في عملية تخطيط العلاج إلى تمكين الفريق السريري في مستشفى كاسل هيل بالمملكة المتحدة من تحسين الاتساق مع تحقيق توفير كبير في الوقت أيضًا.
أصبحت الحلول البرمجية الذكية أداة حاسمة للفرق السريرية الممتدة لتوفير أفضل رعاية ممكنة لمرضى السرطان، وخاصة أولئك الذين يحتاجون إلى علاجات أكثر تعقيدًا باستخدام جرعات إشعاعية أعلى. يمكن لأنظمة البرمجيات المضمنة في الذكاء الاصطناعي أتمتة المهام المتكررة، وتعزيز المعلومات التي يمكن استخلاصها من أجهزة محاكاة التصوير المقطعي المحوسب، وضمان اتساق الرعاية عبر عدد متزايد من الحالات.
وفي مستشفى كاسل هيل في كوتنغهام بالمملكة المتحدة، الذي يعالج عدة مئات من المرضى كل شهر باستخدام مسرعاته الخطية الستة، تم نشر برمجيات ذكية عبر عملية تخطيط العلاج بأكملها. يقول كارل هورسفيلد، عالم الفيزياء الرئيسي في مستشفيات جامعة هال التعليمية التابعة لهيئة الخدمات الصحية الوطنية: "إننا نحاول الاستفادة من كل أداة متاحة لنا، سواء كانت أشجار قرارات بسيطة أو برمجيات تجارية تجعل عملنا أسهل وأكثر كفاءة". "مثل العديد من مراكز العلاج، فإننا نعاني من نقص الموظفين بالمقارنة مع النماذج الوطنية، ونستخدم البرمجيات لمساعدتنا في تقديم رعاية عالية الجودة."
في بداية العملية مباشرةً، تم استخدام برنامج آلي لمحاكاة التصوير المقطعي المحوسب - SOMATOM go.Open Pro من شركة Siemens Healthineers – يحافظ على حساسية الصور عن طريق تعديل جرعة الإشعاع لتتناسب مع حجم المريض. تم تجهيز الماسحات الضوئية أيضًا بخوارزمية ذكية تسمى Direct i4D، تعمل على تحسين جودة الصور التي تم حلها بالوقت والتي يتم استخدامها لالتقاط حركة التنفس للمرضى المصابين بسرطان الرئة. عادةً ما تنتج هذه الأشعة المقطعية رباعية الأبعاد صورًا دقيقة فقط عند أخذ أنفاس منتظمة خلال وقت الاكتساب، عادةً حوالي دقيقتين، ولكن نادرًا ما يكون هذا هو الحال بالنسبة للمرضى الذين يعانون من أمراض الرئة.
يقول هورسفيلد: "غالبًا ما يكون مرضى الرئة معقدين ومشكلين في التصوير المقطعي، وقد أمضيت وقتًا طويلاً في حضور عمليات الفحص لتقييم ما إذا كانت الصور لمرضى الرئة رباعية الأبعاد مناسبة سريريًا". "باستخدام هذه الخوارزمية الذكية، تتكيف معلمات المسح مع تنفس المريض في الوقت الفعلي، مما يجعل مصوري الأشعة أكثر ثقة في التعرف على نمط التنفس عندما يكون غير منتظم."
ويمكن تحقيق توفير أكبر للوقت من خلال استخدام حل مدعوم بالذكاء الاصطناعي مضمن في ماسح التصوير المقطعي المحوسب، يسمى DirectORGANS، والذي يجمع بيانات الصورة مع خوارزمية التعلم العميق لتحديد محيط الأعضاء الحيوية للمريض تلقائيًا. يتم إنشاء مثل هذه الخطوط التلقائية لكل مريض جذري يتم علاجه في Castle Hill، مما يتجنب الحاجة إلى قيام الطبيب برسم كل هيكل يدويًا. في مواقع العلاج المزدحمة، مثل الرأس والرقبة، يمكن أن يقلل ذلك الوقت المستغرق بمقدار ساعة أو أكثر. يعلق هورسفيلد قائلاً: "يعد توفير الوقت لأطبائنا أمرًا بالغ الأهمية، ويعد تحديد الوجه الذاتي طريقة رائعة لضمان عدم تكرار المهام البسيطة لعدة مرضى".
والأهم من ذلك، أن دقة الخطوط التلقائية - وبالتالي مقدار الوقت الذي يمكن توفيره - تعتمد على جودة البيانات المدخلة. تقدم DirectORGANS ميزة رئيسية هنا، حيث إنها تلتقط مجموعة بيانات مخصصة من الأشعة المقطعية التي تم تحسينها للحصول على أفضل النتائج من خوارزمية التعلم العميق. يوضح هورسفيلد: "تتم استضافة العديد من أدوات التحديد التلقائي في السحابة، مما يعني أن لديهم فقط إمكانية الوصول إلى الفحص الذي تم تكوينه لتلبية احتياجات الفريق السريري". "أحد الأسباب التي تجعلنا نحب DirectORGANS هو أنه يقوم بإعادة البناء الخاصة به، حيث يقوم بتعيين المعلمات على الماسح الضوئي المكتسب لتتناسب مع الطريقة التي يجب أن يتم بها تصنيع الأعضاء."
يقوم البرنامج بإنشاء ملامح دقيقة للعديد من الأعضاء الشائعة المعرضة للخطر، بما في ذلك الرئة والبروستاتا والمثانة والقناة الشوكية. بمجرد إنشائها، يقوم طبيب المريض في Castle Hill دائمًا بمراجعة الهياكل، وتعديلها حسب الحاجة، وتحديد الورم يدويًا. والأهم من ذلك، يجب على الطبيب أيضًا الموافقة على المجموعة النهائية من الخطوط قبل استخدامها لتخطيط العلاج. يقول هورسفيلد: "لا يزال الطبيب بحاجة إلى التأكد من أن الخطوط التي تنتجها الخوارزميات مناسبة للغرض". "نحن نطلب منهم أيضًا تقديم تعليقات حول جودة الأعضاء، مما يوفر لنا بعض ضمان الجودة الداخلية."
في حين أن الإصدار الأولي من البرنامج يتضمن 30 أو 40 بنية تم تحميلها مسبقًا، فقد أدى الإصدار الأخير إلى تحسين التغطية والدقة بشكل أكبر. أحد التطورات الرئيسية، على سبيل المثال، هو القدرة على تحديد محيط سلاسل العقد الليمفاوية تلقائيًا، وهي مهمة يدوية ومضنية عادةً. يوضح هورسفيلد: "بالنسبة لمرضى البروستاتا حيث يوجد خطر التسلل العقدي، يحتاج الأطباء إلى العمل على طول الطريق من البروستاتا عبر العجز إلى نهاية سلسلة العقد الليمفاوية المحلية". "إن وجود تحديد آلي لهذه الأنواع من الهياكل سيكون بمثابة توفير كبير لهم، حتى في المناسبات التي تتطلب بعض التحرير."
وفي الوقت نفسه، تم أيضًا دمج عدد من الأدوات الآلية في نظام تخطيط العلاج الخاص بالفريق، Varian's Eclipse. أحد الأشياء التي أثبتت فائدتها بشكل خاص لفريق Castle Hill هو الخطة السريعة، وهو حل قائم على المعرفة يستخدم نموذجًا تم إنشاؤه من الحالات السابقة لإنشاء خطة علاج مخصصة لمريض جديد. يقول هورسفيلد: "إنها أداة تساعدنا على تحديد ما يمكن تحقيقه لكل مريض، خاصة في الحالات الأكثر تعقيدًا، حيث قد يؤدي موقع الأعضاء المعرضة للخطر إلى الإضرار بتغطية الهدف". "لدينا حلول طبقية لخططنا العلاجية كنقاط انطلاق، ولكنها أكثر ذكاءً من ذلك لأنها خاصة بتشريح كل مريض."
وقد أثبت هذا النهج القائم على المعرفة فائدته بشكل خاص للموظفين الجدد، كما أدى أيضًا إلى تحسين اتساق وجودة الخطط الموضوعة عبر الفريق بأكمله. يقول هورسفيلد: "قد لا يتمكن الشخص الذي ظل معنا لمدة ستة أشهر من وضع خطة بنفس المعايير التي وضعها أحد أعضاء فريقنا الأكثر خبرة". "إن زيادة معرفتهم بهذه الأدوات الذكية يتيح لهم الوصول إلى تلك الخبرة وتوحيد جودة الخطط التي ننتجها."
كما هو الحال مع أي نهج للتعلم الآلي، تعتمد جودة التنبؤات على بيانات التدريب المستخدمة لإنشاء النموذج. في Castle Hill، استخدم الفريق حالاته الخاصة لتطوير نماذج لأربعة مواقع علاجية - الرئة، والرأس والرقبة، والمريء، والبروستاتا - ويتم الآن تطوير العديد من المواقع الأخرى لتحقيق المزيد من توفير الوقت لفريق التخطيط. يقول هورسفيلد: "إن إحدى الصعوبات الكبيرة في التخطيط للعلاج هي معرفة متى تتوقف". "يوفر برنامج RapidPlan الطمأنينة بأنك وجدت الحل الأمثل لهذا المريض، وأن قضاء وقت إضافي في التشكيك في اختياراتك سيكون أقل فائدة."
يوفر نظام تخطيط العلاج Eclipse أيضًا واجهة لإضافة أدوات مخصصة لعملية التخطيط. على سبيل المثال، أنشأ فريق Castle Hill أداة آلية لإنشاء هياكل التحسين، والتي تقيد الحلول التي ينتجها نظام تخطيط العلاج من خلال تحديد مناطق معينة لا ينبغي استهدافها بالإشعاع. يقول هورسفيلد: "لقد أنشأنا حوالي 15 بروتوكولًا مختلفًا لإنشاء هياكل التجنب والتحسين هذه". "إنها جميعها عمليات بسيطة، لكننا أدركنا أنها كانت تُجرى يدويًا لكل خطة علاجية تقريبًا. لقد كان من دواعي سرورنا حقًا أن نكون قادرين على إنشاء أدواتنا الخاصة لجعل عملياتنا أكثر كفاءة.
وتشكل وفورات الكفاءة هذه أهمية بالغة بشكل خاص في الوقت الذي تتعامل فيه مراكز العلاج مثل كاسل هيل مع تداعيات جائحة كوفيد-19. ومع التدفق الهائل للمرضى ونقص المتخصصين في الرعاية الصحية، فإن الأدوات الذكية التي يمكنها أتمتة بعض عمليات تخطيط العلاج على الأقل تساعد الجهود المستمرة للعمل خلال الأعمال المتراكمة. يقول هورسفيلد: "كانت قدرتنا قبل فيروس كورونا هي إنتاج 40 خطة أسبوعيًا، والآن يبذل الفريق بأكمله جهدًا كبيرًا لزيادة ذلك إلى 50 خطة". "إن كل كفاءة يمكننا تحقيقها من خلال أتمتة عملياتنا تساعدنا على إحراز تقدم في خطة التعافي الخاصة بنا، مع ضمان استمرارنا في إنتاج خطط عالية الجودة لكل مريض نعالجه."
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://physicsworld.com/a/intelligent-solutions-streamline-radiotherapy-treatment-planning/
