英国のキャッスルヒル病院の臨床チームは、治療計画プロセスに自動ツールを導入することで、一貫性を向上させながら大幅な時間の節約を実現しました。
インテリジェントなソフトウェア ソリューションは、がん患者、特に高放射線量を使用するより複雑な治療を必要とするがん患者に可能な限り最善のケアを提供するために、多忙な臨床チームにとって重要なツールとなっています。人工知能が組み込まれたソフトウェア システムは、反復的なタスクを自動化し、CT シミュレーターから抽出できる情報を強化し、増加する症例全体にわたってケアの一貫性を確保できます。
英国コッティンガムにあるキャッスル ヒル病院では、6 台の線形加速器を使用して毎月数百人の患者を治療しており、治療計画プロセス全体にわたってインテリジェント ソフトウェアが導入されています。ハル大学教育病院NHSトラストの主任物理学者であるカール・ホースフィールド氏は、「私たちは、単純なデシジョンツリーであれ、仕事をより簡単かつ効率的にする市販のソフトウェアであれ、自由に使えるあらゆるツールを活用しようと努めています」と語る。 「多くの治療センターと同様、国内モデルと比較するとスタッフが不足していますが、高品質のケアを提供するためにソフトウェアを活用しています。」
プロセスの開始直後に、CT シミュレーター上の自動ソフトウェア、 SOMATOM go.Open Pro Siemens Healthineers から – 患者の体格に合わせて放射線量を調整することで画像の感度を維持します。このスキャナーには、肺がん患者の呼吸動作を捕捉するために使用される時間分解画像の品質を向上させる、Direct i4D と呼ばれるスマート アルゴリズムも搭載されています。通常、これらの 4D CT スキャンでは、取得時間 (通常は約 XNUMX 分) 中に規則的な呼吸が行われた場合にのみ正確な画像が生成されますが、肺に疾患のある患者の場合はそのようなことはまれです。
「肺患者の CT 検査は複雑で問題を抱えていることが多く、私は 4D 肺患者の画像が臨床的に適切かどうかを評価するためにスキャンに立ち会い、多くの時間を費やしてきました」と Horsfield 氏は言います。 「このスマートなアルゴリズムを使用すると、スキャン パラメータが患者の呼吸にリアルタイムで適応するため、呼吸パターンが不規則な場合でも放射線技師はより確実に画像を取得できるようになります。」
DirectORGANS と呼ばれる CT スキャナーに組み込まれた AI を活用したソリューションを使用すると、さらに大幅な時間の節約が可能になります。このソリューションは、画像データと深層学習アルゴリズムを組み合わせて、患者の重要な臓器の輪郭を自動的に作成します。このような自動輪郭は、キャッスル ヒルで治療を受けるすべての根治患者に対して生成されるため、臨床医がすべての構造を手で描く必要がなくなります。頭頸部などの混雑した治療部位では、所要時間が 1 時間以上短縮される場合があります。 「臨床医にとって時間を節約することは最も重要であり、自動輪郭作成は複数の患者に対して単純な作業を繰り返さないようにするための素晴らしい方法です」と Horsfield 氏はコメントしています。
重要なのは、自動輪郭の精度、つまり節約できる時間は、入力データの品質に依存するということです。 DirectORGANS は、深層学習アルゴリズムから最良の結果を生成するように最適化された CT スキャンからのオーダーメイドのデータセットをキャプチャするため、ここで重要な利点を提供します。 「多くの自動輪郭ツールはクラウドでホストされています。つまり、臨床チームのニーズに合わせて設定されたスキャンにのみアクセスできることになります」と Horsfield 氏は説明します。 「私たちが DirectORGANS を好む理由の 1 つは、DirectORGANS が独自の再構築を行い、臓器の作成方法に一致するように取得スキャナーのパラメーターを設定することです。」
このソフトウェアは、肺、前立腺、膀胱、脊柱管など、危険にさらされている多くの一般的な臓器の正確な輪郭を生成します。キャッスル ヒルの患者の臨床医は、作成された構造を常に確認し、必要に応じて編集し、手動で腫瘍の輪郭を描きます。重要なことは、治療計画に使用する前に、臨床医が輪郭の最終セットを承認する必要があることです。 「臨床医は、アルゴリズムによって生成された輪郭が目的に適合しているかどうかを確認する必要があります」とホースフィールド氏は言います。 「また、臓器の品質に関するフィードバックを提供するよう促しており、これにより内部品質保証が提供されます。」
ソフトウェアの初期バージョンには 30 または 40 のプリロードされた構造が含まれていましたが、最新のリリースでは範囲と精度がさらに向上しました。たとえば、重要な進歩の XNUMX つは、通常は手作業で骨の折れる作業であるリンパ節鎖の輪郭を自動的に描く機能です。 「リンパ節浸潤のリスクがある前立腺患者の場合、臨床医は前立腺から仙骨を越えて局所のリンパ節鎖の末端までずっと作業する必要があります」とホースフィールド医師は説明する。 「このような種類の構造物に自動輪郭を作成できると、たとえ編集が必要な場合でも、大幅な節約になります。」
一方、チームの治療計画システムである Varian の Eclipse には、多数の自動ツールも組み込まれています。 Castle Hill チームにとって特に有用であることが証明されたものは次のとおりです。 ラピッドプランは、以前の症例から作成されたモデルを使用して、新しい患者向けに個別の治療計画を生成する知識ベースのソリューションです。 「これは、各患者にとって何が達成可能であるかを判断するのに役立つツールです。特に、危険にさらされている臓器の位置によってターゲットの範囲が損なわれる可能性がある、より複雑な症例の場合に役立ちます」とホースフィールド氏は言います。 「出発点として治療計画のクラス別ソリューションがありますが、それは各患者の解剖学的構造に固有であるため、それよりも賢明です。」
この知識ベースのアプローチは、新しいスタッフ メンバーにとって特に有益であることが証明されており、チーム全体で作成される計画の一貫性と品質も向上しました。 「当社に入社して 6 か月が経った人は、当社のより経験豊富なチーム メンバーと同じ基準の計画を作成できない可能性があります」とホースフィールド氏は言います。 「これらのインテリジェントなツールで知識を強化することで、その経験にアクセスできるようになり、私たちが作成する計画の品質が標準化されます。」
他の機械学習アプローチと同様、予測の品質はモデルの作成に使用されるトレーニング データによって決まります。キャッスルヒルでは、チームが独自の症例を使用して、肺、頭頸部、食道、前立腺の 4 つの治療部位のモデルを開発しており、計画チームのさらなる時間節約を実現するために、現在他のいくつかの部位のモデルも開発中です。 「治療計画における大きな困難の 1 つは、いつ中止するかを知ることです」とホースフィールド氏は言います。 「RapidPlan は、その患者にとって最適なソリューションが見つかったという安心感を提供し、自分の選択に疑問を抱くために追加の時間を費やすメリットは少ないということを示しています。」
Eclipse 治療計画システムは、計画プロセスにオーダーメイドのツールを追加するためのインターフェイスも提供します。一例として、Castle Hill のチームは、放射線の対象とすべきではない特定の領域を定義することにより、治療計画システムによって生成されるソリューションを制約する最適化構造を作成するための自動ツールを作成しました。 「こうした回避と最適化の構造を作成するために、私たちは約 15 種類の異なるプロトコルを作成しました」と Horsfield 氏は言います。 「これらはすべて単純な手術ですが、ほぼすべての治療計画で手作業で行われていることに気づきました。プロセスをより効率的にするための独自のツールを作成できるようになったのは、本当に力になりました。」
このような効率の節約は、キャッスル ヒルのような治療センターが新型コロナウイルス感染症のパンデミックによる影響に対処している現在、特に重要です。大量の患者の流入と医療従事者の不足により、治療計画プロセスの少なくとも一部を自動化できるインテリジェントなツールが、未処理の課題を解決するための継続的な取り組みに役立っています。 「新型コロナウイルス感染症以前の私たちの能力は、週に 19 件のプランを作成することでしたが、現在はチーム全体がそれを 40 件に増やすために大々的に取り組んでいます」とホースフィールド氏は言います。 「プロセスの自動化によって達成できるすべての効率は、回復計画を前進させるのに役立ち、同時に治療するすべての患者に対して高品質の計画を作成し続けることを保証します。」
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- 情報源： https://physicsworld.com/a/intelligent-solutions-streamline-radiotherapy-treatment-planning/
