Este trabalho foi financiado pelo Instituto Nacional do Câncer e pelo Wellcome Trust, com apoio adicional da Varian Medical Systems. Nosso sistema atual usa o Eclipse para funções de planejamento de tratamento. Também gostaríamos de agradecer a Ann Sutton da Editing Services, Research Medical Library, UT MD Anderson Cancer Center. Além do financiamento institucional para o desenvolvimento de RPA, nossas equipes de pesquisa recebem financiamento do Cancer Prevention and Research Institute of Texas (CPRIT) e do Fund for Innovation in Cancer Informatics, The University of Texas MD Anderson Cancer Center.

Todos os dados dos pacientes utilizados para avaliação da RPA foram utilizados retrospectivamente, com aprovação do Comitê de Revisão Institucional MD Anderson da Universidade do Texas. O RPA é composto por uma série de painéis localizados à esquerda do menu principal da página da RPA (Figura 2). A Figura 2 mostra o painel principal. Todos os painéis têm uma aparência semelhante, mas se concentram em tarefas e pessoal diferentes. O protocolo a seguir descreve os principais processos para a criação automática de um plano de tratamento.
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65504/65504fig02.jpg"> Figura 2: Captura de tela do painel principal do RPA. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65504/65504fig02large.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a>
1. Solicitação de serviço completa
<ol><li>Para criar e aceitar uma nova Solicitação de Serviço para planejamento automático:<ol><li>Vá para o painel Solicitação de Serviço clicando no canal Solicitação de Serviço.</li>
		<li>Clique em Novo Formulário para gerar um novo formulário de Solicitação de Serviço.</li>
		<li>Na Seção 1: Dados demográficos, preencha as perguntas. Selecione a técnica de tratamento a partir do pulldown Tratamento . Clique no indivíduo <img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/65504/65504eq01.jpg" style="margin: auto;"> no pulldown da técnica de tratamento para acessar mais detalhes da técnica de tratamento.</li>
		<li>Na Seção 2: Questões gerais de tratamento, complete as perguntas. Essas perguntas são as mesmas para todos os pacientes; seu objetivo é envolver ativamente o usuário na determinação se o Plano RPA é apropriado para o paciente atual.</li>
		<li>Seção 3: Perguntas específicas do tratamento, complete as perguntas para a abordagem de tratamento selecionada, incluindo detalhes dos alvos de tratamento e prescrição.</li>
		<li>Clique em enviar. Depois que o PDF da Solicitação de Serviço for gerado automaticamente, selecione o paciente na lista de pacientes (no painel Solicitação de Serviço). Revise o PDF da solicitação de serviço (Figura 3), rolando se necessário, e clique em Aceitar para aprovar a solicitação de serviço. NOTA: Este PDF deve ser aceito por um oncologista de radiação antes que o RPA inicie o contorno e o planejamento automatizados. O status do Plano RPA pode ser determinado na página Solicitação de Serviço, conforme mostrado na Tabela 2. Um exemplo de solicitação de serviço que foi criada para um plano de 4 campos baseado em tecidos moles para câncer cervical é mostrado na Figura 3.</li>
	</ol></li>
</ol>   
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody><tr><td>Estado</td>
			<td colspan="4">Resumo</td>
		</tr><tr><td>Revisão pendente</td>
			<td colspan="4">A Solicitação de Serviço para este paciente já foi criada e aguarda a aceitação do radiooncologista.</td>
		</tr><tr><td>Aceitado</td>
			<td colspan="4">A Solicitação de Serviço para este paciente foi Aceita. O status desse paciente no painel Solicitação de Serviço não será alterado até que uma tomografia computadorizada para esse paciente seja Aceita.</td>
		</tr><tr><td>Rejeitado pelo Usuário</td>
			<td colspan="4">O Usuário rejeitou a Solicitação de Serviço.</td>
		</tr><tr><td>Enviada</td>
			<td colspan="4">Este caso foi submetido à RPA – mais detalhes sobre o estado deste paciente podem ser encontrados no painel principal.</td>
		</tr><tr><td>Erro de sistema RPA</td>
			<td colspan="4">O processamento pelo RPA foi iniciado, mas o RPA encontrou um erro e não pôde concluir sua tarefa.</td>
		</tr></tbody></table>Tabela 2: Categorias de status do paciente para o Painel de Solicitação de Serviço.
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65504/65504fig03.jpg"> Figura 3: Um exemplo de solicitação de serviço criada para um plano de 4 campos baseado em tecidos moles para câncer cervical. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65504/65504fig03large.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a>
2. Carregue a tomografia computadorizada e aceite para planejamento automatizado
A Figura 4 mostra uma captura de tela do espaço de trabalho de revisão de TC. Para carregar e revisar uma tomografia computadorizada:
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65504/65504fig04.jpg"> Figura 4: Uma captura de tela do espaço de trabalho de revisão de TC. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65504/65504fig04large.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a>
<ol><li>Vá para o painel de tomografias clicando no canal de tomografias computadorizadas.</li>
	<li>Clique no botão Carregar CT . Selecione a pasta onde a tomografia computadorizada (formato DICOM) é armazenada usando o explorador de pastas que é aberto automaticamente. Siga as instruções para confirmar a seleção.</li>
	<li>Revise a tomografia computadorizada carregada selecionando o paciente na lista de pacientes para abrir o visualizador de TC desse paciente (Figura 4) e use os seguintes controles:<ol><li>Carregue todo o conjunto de imagens 3D CT clicando em Load CT. Observação : outras ferramentas de navegação não estão ativas até que isso seja concluído.</li>
		<li>Role entre fatias em todos os modos de exibição e use qualquer uma das seguintes ferramentas:<ol><li>Clique em <, > botões abaixo de cada visualização de TC para passar para a próxima fatia.</li>
			<li>Clique em <<, >> botões abaixo de cada visualização CT para mover cinco fatias na direção selecionada.</li>
			<li>Roda de rolagem do mouse: mova o cursor sobre qualquer modo de exibição CT e use a roda de rolagem do mouse para rolar entre fatias.</li>
			<li>Clique no botão Intersectar para sobrepor uma mira em cada visualização de TC (axial, coronal e sagital). Clique em qualquer uma das três visualizações para mover a mira para este ponto - as outras visualizações seguirão de acordo. Clique no botão Intersect para ativar/desativar esta ferramenta.</li>
			<li>Clique no botão Zoom/Panorâmica . Analise ainda mais a imagem usando a roda do mouse para ampliar a exibição onde o cursor está posicionado ou clique com o botão direito do mouse e mantenha pressionada uma visualização CT e, em seguida, mova o mouse para panorâmica.</li>
			<li>Clique em Marcado Iso para mover as vistas de TC para o isocentro marcado (com base na detecção automática de três marcadores radiopacos). Observação : este botão está inativo se o conjunto de imagens CT 3D não tiver sido carregado (clique em Carregar 3D para resolver isso) ou se o RPA não conseguiu detectar um isocentro marcado (como identificado com uma configuração de três pontos).</li>
		</ol></li>
	</ol></li>
	<li>Clique no botão Ref Point para adicionar um ponto de referência.<ol><li>Mova os três modos de exibição para o local desejado do Ponto de Referência usando a ferramenta de interseção .</li>
		<li>Clique no botão Ponto de referência para adicionar um ponto de referência.</li>
		<li>Se um Ponto de Referência já tiver sido selecionado, clicar em Ponto de Referência moverá as três visualizações para este ponto. Observação : este botão adiciona um ponto de referência a uma imagem se um ponto de referência não existir. Ele também pode mover as exibições de imagem de TC para o Ponto de Referência, se já existir. Um novo Ponto de Referência só pode ser selecionado para tomografias computadorizadas que não foram aceitas. Abaixo estão as etapas para adicionar um ponto de referência:</li>
		<li>Para selecionar um novo Ponto de Referência, primeiro limpe o Ponto de Referência atual clicando em Limpar Ponto de Referência e, em seguida, adicione um novo. O RPA só aceita um ponto de referência.</li>
	</ol></li>
	<li>Aceite a tomografia computadorizada. Depois de revisar a tomografia computadorizada do paciente, como já descrito acima, execute as seguintes etapas:<ol><li>Responda às perguntas abaixo das imagens de TC para minimizar o risco e reduzir a ocorrência de erros nos cálculos de RPA subsequentes.</li>
		<li>Selecione Aceitar e siga as instruções. NOTA: Esta tarefa pode ser executada por qualquer pessoa identificada como Usuário Clínico do RPA. As categorias de status dos pacientes atuais podem ser visualizadas no painel da TC e são mostradas na Tabela 3.</li>
	</ol></li>
</ol><table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody><tr><td>Estado</td>
			<td colspan="4">Resumo</td>
		</tr><tr><td>Revisão pendente</td>
			<td colspan="4">A tomografia computadorizada passou pelo processamento inicial e aguarda que o usuário analise e aceite o exame.</td>
		</tr><tr><td>Aceitado</td>
			<td colspan="4">A tomografia computadorizada deste paciente foi aceita. Observe que o status desse paciente no painel da tomografia computadorizada não será alterado até que uma solicitação de serviço seja aceita.</td>
		</tr><tr><td>Rejeitado pelo Usuário</td>
			<td colspan="4">A tomografia computadorizada foi rejeitada pelo usuário.</td>
		</tr><tr><td>Enviada</td>
			<td colspan="4">Este caso foi submetido à RPA – mais detalhes sobre o estado deste paciente podem ser encontrados no painel principal.</td>
		</tr><tr><td>Erro de sistema RPA</td>
			<td colspan="4">O processamento pelo RPA foi iniciado, mas o RPA encontrou um erro e não pôde concluir suas tarefas.</td>
		</tr></tbody></table>Tabela 3: Categorias de status do paciente para o painel Exames de TC.
3. Monitore o progresso do planejamento
As categorias de status dos pacientes atuais podem ser visualizadas no painel principal (Tabela 4). Para realizar uma revisão preliminar de qualquer plano de RPA concluído e baixá-lo para uso:
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody><tr><td>Estado</td>
			<td colspan="4">Resumo</td>
		</tr><tr><td>Não aceito tomografia computadorizada</td>
			<td colspan="4">Este paciente não tem tomografia computadorizada aceita (mas uma solicitação de serviço aceita está disponível).</td>
		</tr><tr><td>Nenhuma solicitação de serviço aceita</td>
			<td colspan="4">Este paciente não tem Solicitação de Serviço Aceita (mas uma tomografia computadorizada aceita está disponível).</td>
		</tr><tr><td>Enfileirado</td>
			<td colspan="4">Os dados desse paciente foram enviados para o sistema RPA e estão na fila para processamento.</td>
		</tr><tr><td>Processamento</td>
			<td colspan="4">O processamento inicial dos dados desse paciente está em andamento.</td>
		</tr><tr><td>Processamento–contorno</td>
			<td colspan="4">Os Contornos de RPA estão sendo gerados.</td>
		</tr><tr><td>Relatório de processamento-contorno</td>
			<td colspan="4">O Relatório de Contornos de RPA está sendo gerado.</td>
		</tr><tr><td>Contornos completos – RPA</td>
			<td colspan="4">Os contornos gerados pelo RPA estão completos e prontos para o usuário baixar e editar (somente fluxos de trabalho em 2 etapas).</td>
		</tr><tr><td>Revisão de contorno pendente</td>
			<td colspan="4">Os contornos de planejamento (ou seja, contornos depois que o usuário fez edições/adições) foram carregados de volta para o RPA e o Relatório de contornos do plano foi gerado. O usuário precisa Aceitar este relatório (do painel de contornos).</td>
		</tr><tr><td>Contornos de plano em fila</td>
			<td colspan="4">Os contornos de planejamento (ou seja, contornos após o usuário ter feito edições/adições) são enfileirados para processamento antes do processo de Planejamento de RPA.</td>
		</tr><tr><td>Fila – pré-plano</td>
			<td colspan="4">O plano desse paciente é enfileirado para o processo de planejamento.</td>
		</tr><tr><td>Processamento – pré-plano</td>
			<td colspan="4">O processamento de pré-planejamento está em andamento.</td>
		</tr><tr><td>Otimização em fila</td>
			<td colspan="4">O plano deste paciente é enfileirado para o processo de otimização do plano.</td>
		</tr><tr><td>Otimização do processamento</td>
			<td colspan="4">A otimização do plano está em andamento.</td>
		</tr><tr><td>Enfileirado–QA</td>
			<td colspan="4">O plano desse paciente é enfileirado para o processo automatizado de garantia de qualidade (QA).</td>
		</tr><tr><td>Processamento – QA</td>
			<td colspan="4">O plano de QA está em andamento.</td>
		</tr><tr><td>Relatório de plano de processamento</td>
			<td colspan="4">O relatório do Plano Final está sendo processado.</td>
		</tr><tr><td>Plano Completo – RPA</td>
			<td colspan="4">O Plano RPA está completo e pronto para download.</td>
		</tr><tr><td>Falha – falha de RPA</td>
			<td colspan="4">Um processo de RPA falhou.</td>
		</tr></tbody></table>Tabela 4: Categorias de status do paciente para o painel principal.
<ol><li>Revise um plano de RPA concluído selecionando o paciente e, em seguida, selecionando Revisão na parte superior do painel principal. Revise o Relatório do Plano de RPA (PDF) do paciente que é aberto automaticamente em uma nova guia. NOTA: O PDF do Relatório do Plano RPA também pode ser acessado na janela de download.</li>
	<li>Faça o download de um Plano de RPA completo clicando no ícone de download. Aguarde a abertura de uma janela e os arquivos DICOM, juntamente com o Relatório do Plano RPA (PDF), serão baixados para importação no sistema de planejamento de tratamento.</li>
</ol>4. Importação do Plano RPA para o sistema de planejamento de tratamento do Usuário e revisão para uso clínico
NOTA: Uma vez que o plano RPA é baixado (arquivos DICOM), as seguintes etapas devem ser concluídas no sistema de planejamento de tratamento do usuário:
<ol><li>Importe a tomografia computadorizada do paciente para o TPS local. Esta é a verificação original que foi carregada para o RPA.</li>
	<li>Importe o Plano de RPA e os contornos de RPA para o TPS local.</li>
	<li>Recalcule a dose usando o algoritmo de cálculo de dose comissionado local e a opção MU fixa usada .</li>
	<li>Compare os contornos importados e a dose calculada com os do Relatório de RPA (para verificar a importação correta).</li>
	<li>Revise o plano para adequação e edite conforme necessário. Observação : esta etapa pode incluir a edição de formas de campo e renormalizar os campos. É muito importante que a equipe clínica revise o plano final em seu sistema de planejamento de tratamento e faça quaisquer edições antes do uso clínico.</li>
</ol>5. Carregar o Plano Final no site da RPA e revisar a comparação automática do Plano Final e do Plano RPA
Os pacientes para os quais um Plano RPA foi gerado aparecerão no painel de comparação de planos. O painel de comparação de planos fornece as categorias de status mostradas na Tabela 5 para os pacientes atuais. Para carregar o Plano de Usuário final e revisar uma comparação automática do Plano de Usuário e do Plano RPA:
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody><tr><td>Estado</td>
			<td colspan="4">Resumo</td>
		</tr><tr><td>Carregamento pendente do plano</td>
			<td colspan="4">Esse status é exibido quando um caso é gerado.</td>
		</tr><tr><td>Processamento</td>
			<td colspan="4">A comparação de planos está sendo processada.</td>
		</tr><tr><td>Upload do plano pendente – NOVA TENTATIVA</td>
			<td colspan="4">A comparação de planos não é possível. O usuário deve revisar os arquivos carregados e tentar novamente. Possíveis razões para esse status incluem o carregamento dos arquivos incorretos.</td>
		</tr><tr><td>Comparação Ready–Pass</td>
			<td colspan="4">O Relatório de Comparação de Planos está pronto para revisão. Todas as comparações de planos passaram nos critérios. Algumas comparações podem ser sinalizadas – o usuário deve revisar o relatório.</td>
		</tr><tr><td>Comparação Pronto – Falha</td>
			<td colspan="4">O Relatório de Comparação de Planos está pronto para revisão. Algumas comparações falharam nos critérios definidos – o usuário deve revisar cuidadosamente o relatório e determinar a causa.</td>
		</tr></tbody></table>Tabela 5: Categorias de status do paciente para o painel de comparação de planos.
<ol><li>Selecione o paciente e clique em Carregar plano.</li>
	<li>Selecione o arquivo de estrutura DICOM, o plano e os arquivos de dose para upload.</li>
	<li>Revise o Relatório de Comparação de Planos selecionando primeiro o paciente. Em seguida, revise o relatório Plan Comparison (Figura 5), que é aberto na parte inferior da tela (um exemplo é mostrado na Figura 5).</li>
</ol><img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65504/65504fig05.jpg"> Figura 5: Um exemplo do relatório de comparação automática de planos. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65504/65504fig05large.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a>

Aprimorando a radioterapia com o assistente de planejamento de radiação baseado na Web

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

A LEC tem stock options na Leo Cancer Care. HB agora é empregado na Varian Medical Systems. AJ tem uma posição de consultoria na Genentech. JB é consultor da Icon Cancer Care; A WS tem uma posição de consultoria com a IBA Dosimetria; JY recebeu financiamento de viagem da SunNuclear Corp; HS recebeu honorários da Cipla.

Este protocolo descreve as etapas na criação de planos de tratamento automatizados usando o RPA. As principais etapas são (1) upload e aprovação de TC, (2) conclusão e aprovação da solicitação de serviço, (3) download e importação do plano para o TPS do usuário e recálculo da dose e edição do plano, e (4) upload do plano final editado para comparação com o plano RPA. A ordem de aprovação do CT e a aprovação do Pedido de Serviço são intercambiáveis. Alguns planos, especificamente planos de terapia de arco modulado por volume para câncer de cabeça e pescoço e colo do útero, são criados em um processo de duas etapas no qual interações adicionais do usuário e os contornos e planos são gerados separadamente. No geral, no entanto, os processos são semelhantes, e esperamos que essas abordagens avançadas de planejamento de tratamento possam ser alteradas para um processo de uma etapa no futuro. A aceitabilidade clínica global que se pode esperar desses instrumentos e dos instrumentos que estão em desenvolvimento para versões futuras pode ser encontrada em nosso trabalho publicado 10,12,14,15,16,17,18,19,20,21,22.
Essas ferramentas têm várias limitações, como descrito em nosso trabalho anterior, que investigou o risco ao implantar o Radiation Planning Assistant em clínicas de radioterapia 9,23. Embora a interface do usuário tenha sido projetada para minimizar o risco de entrada inadequada de dados, como imagens de TC que não têm campo de visão suficiente ou erros na entrada manual de dados, ainda há potencial para erro. Especificamente, erro humano, viés de automação (excesso de confiança nos resultados) e erro de software são preocupantes9. A revisão cuidadosa e, se necessário, a edição dos contornos e planos gerados automaticamente, é essencial para o uso seguro do Assistente de Planejamento de Radiação. Em geral, essas revisões devem seguir o mesmo processo que é seguido para a revisão de planos clínicos por físicos e radiooncologistas, embora isso possa ser apoiado pelo uso de checklists desenvolvidos especificamente para complementar a revisão manual de planos de tratamento criadosautomaticamente24.
Há situações em que o RPA não será capaz de gerar um plano e reportará um erro ao usuário. Em quase todos os casos, isso será causado pelo encontro da ARP com dados inesperados que ela não pode interpretar, como campo de visão insuficiente ou posicionamento do paciente (por exemplo, se uma imagem de TC foi feita usando um protocolo supino, mas com o paciente em decúbito ventral). O usuário pode ser capaz de identificar o problema com base em onde o erro é relatado. Na maioria dos casos, essas situações só podem ser remediadas por contorno manual ou planejamento. A equipe de RPA também pode revisar arquivos de log para identificar o problema.
O RPA foi projetado e desenvolvido especificamente para trazer ferramentas de autocontorno e planejamento automático de alta qualidade para clínicas com recursos limitados, especialmente aquelas em países de baixa e média renda. Atualmente, estamos trabalhando nos processos regulatórios, legais e administrativos que levarão ao uso clínico do RPA. Quando isso acontecer, esperamos monitorar cuidadosamente o uso e fazer alterações no fluxo de trabalho ou nas interfaces do usuário em resposta a quaisquer riscos imprevistos ou outros comentários do usuário. O objetivo é fornecer ferramentas que apoiem os serviços de radioterapia, de modo que as equipes clínicas locais possam ampliar seus esforços, melhorando o acesso a planos de radioterapia consistentes e de alta qualidade. Esperamos que isso leve a melhores resultados para os pacientes, bem como à redução do tempo de espera. Embora o portfólio atual seja limitado aos cânceres de cabeça e pescoço, mama e colo do útero, bem como à irradiação de todo o cérebro para metástases cerebrais, estamos trabalhando em tratamentos adicionais que serão incorporados em versões futuras 17,18,19.

Espera-se que o número global de casos de câncer cresça para aproximadamente 24,6 milhões até 2030, com a maior carga em países de baixa e média renda (PBMRs)1. A radioterapia é um tratamento custo-efetivo, curativo e paliativo para o câncer, proporcionando benefícios para aproximadamente 50% dos pacientes com câncer e para 60-70% em países de baixa renda, onde os pacientes são mais propensos a se apresentar em um estágio tardio 2,3. No entanto, o acesso à radioterapia em todo o mundo é limitado4; por exemplo, nenhum país da África tem capacidade de radioterapia para atender às suas necessidades estimadas5. Vários estudos estimaram essas carências iminentes e o que seria necessário para atender às necessidades futuras 6,7.
A Comissão de Oncologia da Lancet defendeu de forma convincente que o investimento em melhorias na capacidade de radioterapia não apenas salvaria vidas, mas também traria benefícios econômicos positivos3. Eles também apontaram especificamente que a automação do contorno da radioterapia e do planejamento do tratamento pode ajudar as equipes clínicas a escalar seus esforços, reduzindo significativamente o tempo gasto nessas tarefas por oncologistas e físicos, respectivamente, tornando as metas mais atingíveis.
Nosso grupo de pesquisa tem trabalhado em colaboração com equipes clínicas na MD Anderson e em hospitais em todo o mundo para desenvolver ferramentas automatizadas baseadas na web. Esse conjunto de ferramentas (chamado de RPA) fornece contorno baseado em Inteligência Artificial (delineando tumores e órgãos próximos em tomografias) e planejamento de tratamento de radioterapia (que define exatamente como a radiação é entregue). Esta plataforma baseada na web oferece a vantagem de tempo reduzido e recursos necessários para preparar planos de alta qualidade para cada paciente.
Nossa experiência com uma versão inicial de uma ferramenta baseada em IA na MD Anderson mostrou que o contorno automatizado pode economizar até 2 horas por paciente - uma simplificação significativa do fluxo de trabalho. Isso significa que o corpo clínico atual poderá escalar seu esforço, tratando mais pacientes com radioterapia de maior qualidade. Ao oferecer essas ferramentas por meio de um serviço totalmente automatizado e baseado na web (Radiation Planning Assistant [RPA], RPA.mdanderson.org), podemos minimizar o custo para os pacientes e provedores e maximizar o alcance dessa ferramenta.
Estamos desenvolvendo o RPA há 6 anos, e várias mudanças significativas foram feitas desde que publicamos pela primeira vez nos fluxos de trabalho do RPA8. Isso inclui o desenvolvimento do RPA em uma ferramenta baseada na web, reduzindo assim os custos associados à instalação e manutenção e melhorando a robustez do sistema. Outras melhorias incluem mudanças nas interfaces do usuário para melhorar a usabilidade e reduzir o risco de erro9 e expandir as opções de tratamento (especificamente, planejamento radioterápico para mama pós-mastectomia10 e metástases para o cérebro11). Assim, o protocolo aqui descrito encontra-se substancialmente mais avançado do que a versão inicial publicada anteriormente.
O RPA usa um processo de uma etapa para criar contornos e planos em situações em que a edição dos contornos geralmente não é necessária para criar o plano de tratamento. Isso inclui o planejamento de quatro campos para o câncer de mama do colo do útero (baseado em pontos de referência ósseos ou contornos de tecidos moles gerados automaticamente)12,13,14,15, campos tangenciais ou supraclaviculares para câncer de mama pós-mastectomia 11 e laterais opostas para tratamentos com todo o cérebro16. Em um futuro próximo, esperamos adicionar tratamentos cranioespinhais para cânceres pediátricos17, tratamentos de três campos para câncer retal18 e planejamento de tratamento para vários casos paliativos (corpos vertebrais, quadris e costelas)19, bem como cânceres de pulmão e bexiga. Atualmente, tratamentos mais avançados, especificamente a terapia de arco modulado a volume (VMAT), requerem um processo de duas etapas no qual os contornos gerados automaticamente são editados antes do planejamento terapêutico13,20. No entanto, a qualidade do autocontorno baseado em aprendizado profundo é tal que esperamos mudar essas abordagens de planejamento para um processo de uma etapa no futuro. Este protocolo se concentra no planejamento de uma etapa.
A Figura 1 mostra o fluxo de trabalho geral para a criação de um plano de tratamento radioterápico usando a RPA, com mais detalhes sobre as diferentes tarefas mostradas na Tabela 1. Em resumo, o RPA requer uma Solicitação de Serviço preenchida (que inclui informações como a prescrição de dose e a abordagem de tratamento) e uma tomografia computadorizada individual do paciente. A Solicitação de Serviço deve ser aceita por um oncologista radiologista. A tomografia computadorizada deve ser aceita por um usuário clínico para garantir que os cálculos de RPA sejam realizados na tomografia correta. Uma vez que o RPA tenha gerado um plano, ele deve ser baixado do site do RPA e importado para o sistema de planejamento de tratamento do usuário, onde a dose deve ser recalculada. Isso é necessário porque o RPA calcula planos em vigas padrão (disponíveis para vários modelos de linac), que podem não corresponder exatamente às características do linac local. Esta abordagem foi adotada para reduzir o custo, embora a personalização possa ser necessária se as vigas locais forem significativamente diferentes das nossas vigas padrão. Os usuários (planejador de tratamento e oncologista de radiação) podem fazer edições no plano. Em seguida, o plano entra no fluxo de trabalho clínico típico do usuário, incluindo verificações locais de garantia de qualidade. Finalmente, o usuário deve fazer o upload de seu plano final (recalculado e editado) para o site da RPA, onde é realizada uma comparação automatizada entre o Plano Final e o Plano RPA. Essa é uma verificação útil da integridade dos dados no fluxo de trabalho geral.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65504/65504fig01.jpg"> Figura 1: Fluxo de trabalho do processo automatizado de planejamento de tratamento. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65504/65504fig01large.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a>
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody><tr><td>Tarefa # na Figura 1</td>
			<td colspan="3">Descrição da tarefa</td>
			<td colspan="2">Localização</td>
		</tr><tr><td></td>
			<td colspan="3">Revisar o status de todos os pacientes anteriores</td>
			<td colspan="2">Painel principal</td>
		</tr><tr><td>1</td>
			<td colspan="3">Concluir uma solicitação de serviço no site da RPA</td>
			<td colspan="2">Painel de solicitação de serviço</td>
		</tr><tr><td>2</td>
			<td colspan="3">Carregar uma tomografia computadorizada no site da RPA</td>
			<td colspan="2">Painel de tomografia computadorizada</td>
		</tr><tr><td rowspan="2">3</td>
			<td colspan="3">Verificar o estado do paciente</td>
			<td colspan="2">Painel principal</td>
		</tr><tr><td colspan="3">Revise e baixe o Plano RPA</td>
			<td colspan="2">Painel principal</td>
		</tr><tr><td>4</td>
			<td colspan="3">Importe o plano para o TPS do usuário, recalcule a dose e faça edições conforme necessário</td>
			<td colspan="2">Local TPS</td>
		</tr><tr><td rowspan="2">5, 6</td>
			<td colspan="3">Carregue o Plano Final no site do RPA</td>
			<td colspan="2">Painel de comparação de planos</td>
		</tr><tr><td colspan="3">Revise a comparação automática do Plano Final e do Plano RPA</td>
			<td colspan="2">Painel de comparação de planos</td>
		</tr><tr><td>-</td>
			<td colspan="3">O plano entra no fluxo de trabalho clínico de rotina do usuário, incluindo garantia de qualidade regular</td>
			<td colspan="2">Software próprio do usuário</td>
		</tr></tbody></table>Tabela 1: Visão geral das tarefas envolvidas na criação de um Plano de RPA usando o fluxo de trabalho de 1 etapa. TPS local: Sistema de Planejamento de Tratamento do Usuário.
Este manuscrito descreve esse fluxo de trabalho de uma etapa para a RPA e apresenta alguns resultados de exemplo da saída do processo de planejamento de tratamento. Atualmente, as seguintes abordagens de planejamento usam esse fluxo de trabalho de uma etapa: i) Planos de tratamento de caixa de quatro campos para pacientes com câncer cervical (aberturas baseadas em marcos ósseos); ii) planos de tratamento com caixa de quatro campos para pacientes com câncer cervical (aberturas de campo baseadas em tecidos moles); iii) planos de tratamento tangencial e supraclavicular para pacientes da parede torácica; iv) planos de tratamento do cérebro inteiro.

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>Radiation Planning Assistant</td>
			<td>MD Anderson Cancer Center</td>
			<td>na</td>
			<td>webpage</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

radiation planning assistant - a web-based tool to support high-quality radiotherapy in clinics with limited resources

O acesso à radioterapia em todo o mundo é limitado. O Radiation Planning Assistant (RPA) é uma ferramenta totalmente automatizada e baseada na web que está sendo desenvolvida para oferecer ferramentas de planejamento de tratamento de radioterapia totalmente automatizadas para clínicas com recursos limitados. O objetivo é ajudar as equipes clínicas a escalar seus esforços, alcançando assim mais pacientes com câncer. O usuário se conecta ao RPA por meio de uma página da Web, preenche uma Solicitação de Serviço (prescrição e informações sobre os alvos da radioterapia) e carrega o conjunto de imagens de TC do paciente. O RPA oferece duas abordagens para o planejamento automatizado. No planejamento de uma etapa, o sistema usa a Solicitação de Serviço e a tomografia computadorizada para gerar automaticamente os contornos e o plano de tratamento necessários. No planejamento em duas etapas, o usuário revisa e edita os contornos gerados automaticamente antes que o RPA continue a gerar um plano de terapia de arco modulado por volume. O plano final é baixado do site da RPA e importado para o sistema de planejamento de tratamento local do usuário, onde a dose é recalculada para o linac comissionado localmente; Se necessário, o plano é editado antes da aprovação para uso clínico.

The global number of cancer cases is expected to grow to approximately 24.6 million by 2030, with the largest burden in low- and middle-income countries (LMICs)1. Radiotherapy is a cost-effective, curative, and palliative treatment for cancer, providing benefits to approximately 50% of patients with cancer and to 60-70% in low-income countries where patients are more likely to present at a late stage2,3. However, access to radiotherapy worldwide is limited4; for example, no countries in Africa have the radiotherapy capacity to meet their estimated need5. Several studies have estimated these impending shortages and what would be required to meet upcoming needs6,7.
The Lancet Oncology Commission made the compelling case that investment in radiotherapy capacity improvements would not only save lives but would also bring positive economic benefits3. They also specifically pointed out that automation of radiotherapy contouring and treatment planning may help clinical teams scale their efforts by significantly reducing the time spent on these tasks by oncologists and physicists, respectively, making the goals more attainable.
Our research group has been working in collaboration with clinical teams at MD Anderson and at hospitals across the world to develop web-based automated tools. This suite of tools (called the RPA) provides Artificial Intelligence-based contouring (outlining tumors and nearby organs on CT scans) and radiotherapy treatment planning (which defines exactly how the radiation is delivered). This web-based platform offers the advantage of reduced time and resources needed to prepare high-quality plans for each patient.
Our experience with an early version of an AI-based tool at MD Anderson has shown that automated contouring can save up to 2 h per patient-a significant streamlining of the workflow. This means that current clinical staff will be able to scale their effort, treating more patients with higher-quality radiotherapy. By offering these tools via a fully automated, web-based service (Radiation Planning Assistant [RPA], RPA.mdanderson.org), we can minimize the cost to the patients and providers and maximize the reach of this tool.
We have been developing the RPA for 6 years, and several significant changes have been made since we first published on the RPA workflows8. These include developing the RPA into a web-based tool, thus reducing the costs associated with installation and maintenance, and improving the system&#39;s robustness. Other improvements include changes in the user interfaces to improve usability and reduce the risk of error9 and expanding treatment options (specifically, radiotherapy planning for post-mastectomy breast10 and metastases to the brain11). Thus, the protocol described here is substantially more advanced than the initial version previously published.
The RPA uses a one-step process to create contours and plans in situations in which editing of the contours is not generally necessary to create the treatment plan. This includes four-field box treatment planning for cervical cancer (based on bony landmarks or automatically generated soft tissue contours)12,13,14,15, tangential or supraclavicular fields for post-mastectomy breast cancer11, and opposed laterals for whole-brain treatments16. In the near future, we expect to add craniospinal treatments for pediatric cancers17, three-field treatments for rectal cancer18, and treatment planning for various palliative cases (vertebral bodies, hips, and ribs)19, as well as lung and bladder cancers. Currently, more advanced treatments, specifically volume-modulated arc therapy (VMAT), require a two-step process in which automatically generated contours are edited prior to treatment planning13,20. However, the quality of deep learning-based autocontouring is such that we expect to change these planning approaches to a one-step process in the future. This protocol focuses on one-step planning.
Figure 1 shows the overall workflow for creating a radiotherapy treatment plan using the RPA, with more details on the different tasks shown in Table 1. In summary, the RPA requires a completed Service Request (which includes information such as the dose prescription and treatment approach) and a patient&#39;s individual CT scan. The Service Request must be accepted by a radiation oncologist. The CT scan must be accepted by a Clinical User to ensure that the RPA calculations are performed on the correct CT scan. Once the RPA has generated a plan, it should be downloaded from the RPA website and imported into the user&#39;s treatment planning system, where the dose should be recalculated. This is necessary because the RPA calculates plans on standard beams (available for several linac models), which may not exactly match the beam characteristics of the local linac. This approach was taken to reduce cost, although customization may be needed if the local beams are significantly different from our standard beams. The users (treatment planner and radiation oncologist) may make edits to the plan. The plan then enters the user&#39;s typical clinical workflow, including local quality assurance checks. Finally, the user should upload their final (recalculated and edited) plan to the RPA website, where an automated comparison between the Final Plan and the RPA Plan is performed. This is a useful check of data integrity in the overall workflow.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65504/65504fig01.jpg" /> 
Figure 1: Workflow of the automated treatment planning process. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65504/65504fig01large.jpg" target="_blank">Please click here to view a larger version of this figure.</a>
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>Task # in Figure 1</td>
			<td colspan="3">Task description</td>
			<td colspan="2">Location</td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td colspan="3">Review the status of any past patients</td>
			<td colspan="2">Main dashboard</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>1</td>
			<td colspan="3">Complete a Service Request on the RPA website</td>
			<td colspan="2">Service Request dashboard</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>2</td>
			<td colspan="3">Upload a CT scan to the RPA website</td>
			<td colspan="2">CT scan dashboard</td>
		</tr>
		<tr>
			<td rowspan="2">3</td>
			<td colspan="3">Check on the status of the patient</td>
			<td colspan="2">Main dashboard</td>
		</tr>
		<tr>
			<td colspan="3">Review and download the RPA Plan</td>
			<td colspan="2">Main dashboard</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>4</td>
			<td colspan="3">Import the plan into the user&#8217;s TPS, recalculate the dose, and make edits as necessary</td>
			<td colspan="2">Local TPS</td>
		</tr>
		<tr>
			<td rowspan="2">5, 6</td>
			<td colspan="3">Upload the Final Plan to the RPA website</td>
			<td colspan="2">Plan comparison dashboard</td>
		</tr>
		<tr>
			<td colspan="3">Review the automatic comparison of the Final Plan and the RPA Plan</td>
			<td colspan="2">Plan comparison dashboard</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>-</td>
			<td colspan="3">The plan enters the user&#8217;s routine clinical workflow, including regular quality assurance</td>
			<td colspan="2">User&#8217;s own software</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>
Table 1: Overview of the tasks involved in creating an RPA Plan using the 1-step workflow. Local TPS: User&#39;s Treatment Planning System.
This manuscript describes this one-step workflow for the RPA and presents some example results of the treatment planning process output. Currently, the following planning approaches use this one-step workflow: i) Four-field box treatment plans for cervical cancer patients (bony landmark-based apertures); ii) four-field box treatment plans for cervical cancer patients (soft tissue-based field apertures); iii) tangential and supraclavicular treatment plans for chest wall patients; iv) whole-brain treatment plans.

Autor em destaque: Melhorando o acesso à radioterapia com o Assistente de Planejamento de Radiação

Assistente de Planejamento de Radiação - Uma Ferramenta Baseada na Web para Suporte à Radioterapia de Alta Qualidade em Clínicas com Recursos Limitados

We have developed the Radiation Planning Assistant as a web-based tool intended to help low and middle income countries scale their efforts to provide high quality contouring and treatment planning for patients. Access to radiotherapy is very limited in most places in the world, and that's due to multiple factors including shortage of staff and qualified radiation oncologists, therapy radiographer and medical physicists. And what we hope for the RPA is to address some of these challenges.The Radiation Planning Assistant has been designed to provide high quality contours and the plans at a minimal cost. Our hope is to provide access to those tools for free for clinics who would not otherwise have access. Now that we have finished version 1 of the Radiation Planning Assistant, we will start to develop the next versions.We will try to reduce the need for manual upload and download of data and add new treatment sites and approaches.

O objetivo do painel principal (Figura 1) é fornecer uma visão geral rápida do status dos pacientes atuais no RPA, permitir uma revisão rápida dos planos concluídos, baixar planos concluídos para revisão e edição no sistema de planejamento de tratamento do usuário e fornecer ferramentas avançadas de navegação e classificação do paciente. Para que os pacientes compareçam aqui, eles devem ter pelo menos um dos seguintes: (1) uma tomografia computadorizada aceita ou (2) um formulário de serviço aceito. As categorias de status dos pacientes atuais podem ser visualizadas no painel principal (Tabela 4).
Um exemplo de campo lateral de um plano de radioterapia de todo o cérebro é mostrado na Figura 6. Um exemplo de campo lateral de um plano de caixa de 4 campos baseado em ponto de referência ósseo para câncer cervical é mostrado na Figura 7. Em ambos os casos, o plano final deve ser baixado e, em seguida, importado para o sistema de planejamento de tratamento do usuário, onde os resultados devem ser revisados, editados e recalculados. O RPA também cria um relatório de plano final (PDF) que inclui a solicitação de serviço (consulte o exemplo na Figura 3), o relatório de aprovação de TC e outros detalhes do plano de tratamento.
O objetivo do painel Solicitação de Serviço (Tabela 2) é fornecer uma visão geral rápida do status da Solicitação de Serviço para pacientes atuais no RPA, criar uma nova Solicitação de Serviço, aceitar uma Solicitação de Serviço concluída e editar uma Solicitação de Serviço. Os pacientes que têm uma Solicitação de Serviço enviada ou Aceita são exibidos neste painel, que é acessível a todos os usuários do RPA. No entanto, apenas usuários registrados no sistema RPA como oncologistas de radiação podem aceitar uma solicitação de serviço.
O objetivo do painel de TC (Tabela 3) é fornecer uma visão geral rápida do status das tomografias computadorizadas para pacientes atuais no RPA, fazer upload de novas tomografias, revisar e aceitar tomografias computadorizadas e adicionar pontos de referência às tomografias. Pontos de referência são adicionados para orientar o RPA em algumas situações específicas, como quando o usuário deseja usar uma borda superior não padrão para planos simples de caixa de 4 campos para câncer cervical. Os pacientes para os quais uma tomografia computadorizada foi carregada são mostrados aqui. Qualquer usuário pode visualizar o painel de TC, mas apenas os usuários registrados como Usuários Clínicos podem Aceitar as tomografias.
Uma vez que o usuário tenha confirmado seu plano final, ele pode exportá-lo de seu TPS e enviá-lo para o RPA. O objetivo desse processo é fornecer uma maneira de verificar se os dados foram comunicados corretamente entre diferentes dispositivos.
Os pacientes para os quais um Plano RPA foi gerado aparecerão no painel de comparação de planos. O painel de comparação de planos fornece as categorias de status mostradas na Tabela 5 para os pacientes atuais.
<img alt="Figure 6" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65504/65504fig06.jpg"> Figura 6: Campo lateral típico para radioterapia de todo o cérebro. Esta vista mostra as projeções dos contornos da estrutura, bem como as posições dos colimadores principais (amarelo) e dos colimadores multifolhas (azul). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65504/65504fig06large.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a>
<img alt="Figure 7" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65504/65504fig07.jpg"> Figura 7: Um exemplo de campo lateral de um plano de caixa de 4 campos baseado em marco ósseo para câncer cervical. Esta vista mostra as posições dos colimadores principais (amarelo) e dos colimadores multifoliares (azul). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65504/65504fig07large.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a>

Watch this Scientific Journal Video about Author Spotlight: Improving Radiation Therapy Access with Radiation Planning Assistant at JoVE.com

Este protocolo descreve uma série de ferramentas automatizadas projetadas para autocontorno e planejamento automático de radioterapia de alta qualidade que estão sendo empacotadas em um serviço baseado na Web para maximizar a robustez e escalabilidade, minimizando os custos operacionais.

Access to radiotherapy worldwide is limited. The Radiation Planning Assistant (RPA) is a fully automated, web-based tool that is being developed to offer ...

Desenvolvemos o Assistente de Planejamento de Radiação como uma ferramenta baseada na web destinada a ajudar países de baixa e média renda a escalar seus esforços para fornecer contorno de alta qualidade e planejamento de tratamento para os pacientes. O acesso à radioterapia é muito limitado na maioria dos lugares do mundo, e isso se deve a múltiplos fatores, incluindo a falta de pessoal e oncologistas de radiação qualificados, radiógrafos de terapia e físicos médicos. E o que esperamos para o RPA é enfrentar alguns desses desafios.O Assistente de Planejamento de Radiação foi projetado para fornecer contornos de alta qualidade e os planos a um custo mínimo. Nossa esperança é fornecer acesso a essas ferramentas gratuitamente para clínicas que, de outra forma, não teriam acesso. Agora que terminamos a versão 1 do Radiation Planning Assistant, começaremos a desenvolver as próximas versões.Tentaremos reduzir a necessidade de upload e download manual de dados e adicionar novos locais de tratamento e abordagens.

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Research

JoVE Journal

Medicine

Radiation Planning Assistant - A Web-based Tool to Support High-quality Radiotherapy in Clinics with Limited Resources

884 visualizações.  The University of Texas MD Anderson Cancer Center. Desenvolvemos o Assistente de Planejamento de Radiação como uma ferramenta baseada na web destinada a ajudar países de baixa e média renda a escalar seus esforços para fornecer contorno de alta qualidade e planejamento de tratamento para os pacientes. O acesso à radioterapia é muito limitado na maioria dos lugares do mundo, e isso se deve a múltiplos fatores, incluindo a falta de pessoal e oncologistas de radiação qualificados, radiógrafos de terapia e físicos médicos. E o que es...