Name: Yazar Spotlight: Radyasyon Planlama Asistanı ile Radyasyon Tedavisine Erişimin İyileştirilmesi
Uploaded: 2023-10-06T13:30:00
Duration: 1 min 16 s
Description: Watch this Scientific Journal Video about Author Spotlight: Improving Radiation Therapy Access with Radiation Planning Assistant at JoVE.com

Bu çalışma, Ulusal Kanser Enstitüsü ve Wellcome Trust tarafından finanse edildi ve Varian Medical Systems'in ek desteği sağlandı. Mevcut sistemimiz tedavi planlama fonksiyonları için Eclipse kullanmaktadır. Ayrıca Düzenleme Hizmetleri, Araştırma Tıp Kütüphanesi, UT MD Anderson Kanser Merkezi'nden Ann Sutton'a teşekkür ederiz. RPA geliştirme için kurumsal finansmana ek olarak, araştırma ekiplerimiz Teksas Kanser Önleme ve Araştırma Enstitüsü (CPRIT) ve Teksas Üniversitesi MD Anderson Kanser Merkezi, Kanser Bilişiminde İnovasyon Fonu'ndan fon almaktadır.

RPA'nın değerlendirilmesi için kullanılan tüm hasta verileri, The University of Texas MD Anderson Institutional Review Board'un onayı ile retrospektif olarak kullanıldı. RPA, RPA web sayfasının ana menüsünün solunda bulunan bir dizi gösterge tablosundan oluşur (Şekil 2). Şekil 2'de ana pano gösterilmektedir. Tüm panolar benzer bir görünüme sahiptir ancak farklı görevlere ve personele odaklanır. Aşağıdaki protokol, bir tedavi planının otomatik olarak oluşturulması için temel süreçleri açıklamaktadır.
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65504/65504fig02.jpg"> Şekil 2: RPA ana panosunun ekran görüntüsü. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65504/65504fig02large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.</a>
1. Hizmet Talebini Tamamlayın
<ol><li>Otomatik planlama için yeni bir Hizmet İsteği oluşturmak ve kabul etmek için:<ol><li>Hizmet İsteği kanalına tıklayarak Hizmet İsteği panosuna gidin.</li>
		<li>Yeni bir Servis Talep formu oluşturmak için Yeni Form'a tıklayın.</li>
		<li>1. Bölüm: Demografi bölümünde soruları tamamlayın. Tedavi açılır menüsünden tedavi tekniğini seçin. Tedavi tekniği hakkında daha fazla ayrıntıya erişmek için tedavi tekniği açılır menüsünde kişiye <img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/65504/65504eq01.jpg" style="margin: auto;"> tıklayın.</li>
		<li>Bölüm 2: Tedavi-Genel Sorular'da soruları tamamlayın. Bu sorular tüm hastalar için aynıdır; amaçları, RPA Planının mevcut hasta için uygun olup olmadığını belirlemede kullanıcıyı aktif olarak meşgul etmektir.</li>
		<li>Bölüm 3: Tedaviye Özgü Sorular, tedavi hedeflerinin ve reçetenin ayrıntıları da dahil olmak üzere seçilen tedavi yaklaşımı için soruları tamamlayın.</li>
		<li>Gönder'e tıklayın. Hizmet Talebi PDF'si otomatik olarak oluşturulduktan sonra, hasta listesinden hastayı seçin (Hizmet Talebi panosunda). Servis İsteği PDF'sini (Şekil 3) gözden geçirin, gerekirse kaydırın ve Servis Talebini onaylamak için Kabul Et'e tıklayın. NOT: RPA'nın otomatik şekillendirme ve planlamayı başlatması için bu PDF'nin bir radyasyon onkoloğu tarafından kabul edilmesi gerekir. RPA Planının durumu, Tablo 2'de gösterildiği gibi Hizmet Talebi sayfasında belirlenebilir. Rahim ağzı kanseri için yumuşak doku tabanlı 4 alanlı bir plan için oluşturulmuş örnek bir Servis İsteği Şekil 3'te gösterilmektedir.</li>
	</ol></li>
</ol>   
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody><tr><td>Durum</td>
			<td colspan="4">Özet</td>
		</tr><tr><td>İnceleme Bekleniyor</td>
			<td colspan="4">Bu hasta için Hizmet Talebi zaten oluşturuldu ve radyasyon onkoloğunun bunu Kabul etmesini bekliyor.</td>
		</tr><tr><td>Kabul</td>
			<td colspan="4">Bu hasta için Hizmet Talebi Kabul Edildi. Bu hastanın Servis İsteği panosundaki durumu, bu hasta için bir BT taraması Kabul edilene kadar değişmeyecektir.</td>
		</tr><tr><td>Kullanıcı Tarafından Reddedildi</td>
			<td colspan="4">Kullanıcı Hizmet İsteğini reddetti.</td>
		</tr><tr><td>Gönderilmektedir</td>
			<td colspan="4">Bu vaka RPA'ya gönderildi - bu hastanın durumu hakkında daha fazla ayrıntı ana kontrol panelinde bulunabilir.</td>
		</tr><tr><td>RPA Sistem Hatası</td>
			<td colspan="4">RPA tarafından işleme başlatıldı, ancak RPA bir hatayla karşılaştı ve görevini tamamlayamadı.</td>
		</tr></tbody></table>Tablo 2: Hizmet İsteği Panosu için hasta durumu kategorileri.
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65504/65504fig03.jpg"> Şekil 3: Rahim ağzı kanseri için yumuşak doku bazlı 4 alanlı bir plan için oluşturulmuş örnek bir Hizmet Talebi. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65504/65504fig03large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.</a>
2. CT taramasını yükleyin ve otomatik planlama için kabul edin
Şekil 4 , CT inceleme çalışma alanının bir ekran görüntüsünü göstermektedir. CT taraması yüklemek ve incelemek için:
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65504/65504fig04.jpg"> Şekil 4: CT inceleme çalışma alanının ekran görüntüsü. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65504/65504fig04large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.</a>
<ol><li>CT Taramaları kanalına tıklayarak CT Taramaları panosuna gidin.</li>
	<li>CT Yükle düğmesini tıklayın. Otomatik olarak açılan klasör gezginini kullanarak CT taramasının (DICOM formatı) saklandığı klasörü seçin. Seçimi onaylamak için istemleri izleyin.</li>
	<li>Bu hasta için BT görüntüleyiciyi açmak için hasta listesinden hastayı seçerek yüklenen BT taramasını gözden geçirin (Şekil 4) ve ardından aşağıdaki kontrolleri kullanın:<ol><li>CT Yükle'ye tıklayarak tüm 3D CT görüntü setini yükleyin. NOT: Bu işlem tamamlanana kadar diğer gezinme araçları etkin değildir.</li>
		<li>Tüm görünümlerde dilimler arasında kaydırma yapın ve aşağıdaki araçlardan herhangi birini kullanın:<ol><li>Bir sonraki dilime geçmek için her CT görünümünün altındaki <, > düğmelere tıklayın.</li>
			<li>Seçilen yönde beş dilimi hareket ettirmek için her CT görünümünün altındaki <<, >> düğmelere tıklayın.</li>
			<li>Fare kaydırma tekerleği: İmleci herhangi bir CT görünümünün üzerine getirin ve ardından dilimler arasında kaydırma yapmak için fare kaydırma tekerleğini kullanın.</li>
			<li>Her CT görünümünde (eksenel, koronal ve sagital) bir artı işareti yerleştirmek için Kesişim düğmesine tıklayın. Artı işaretini bu noktaya taşımak için üç görünümden herhangi birine tıklayın - diğer görünümler buna göre takip edecektir. Bu aracı açmak/kapatmak için Kesişmek düğmesine tıklayın.</li>
			<li>Zoom/Pan (Yakınlaştır/Kaydır) düğmesini tıklatın. İmlecin konumlandırıldığı görünümü yakınlaştırmak için fare tekerleğini kullanarak görüntüyü daha fazla inceleyin veya bir CT görünümüne sağ tıklayıp basılı tutun ve ardından kaydırmak için fareyi hareket ettirin.</li>
			<li>CT görüntülerini işaretli izomerkeze taşımak için İşaretli Iso'ya tıklayın (üç radyoopak işaretleyicinin otomatik olarak algılanmasına dayalı). NOT: 3D CT görüntü seti yüklenmediyse (bunu çözmek için 3D Yükle'ye tıklayın) veya RPA işaretli bir izomerkez algılayamadıysa (üç noktalı kurulumla tanımlandığı gibi) bu düğme devre dışıdır.</li>
		</ol></li>
	</ol></li>
	<li>Bir referans noktası eklemek için Ref Point (Referans Noktası ) düğmesine tıklayın.<ol><li>Kesişim aracını kullanarak üç görünümü istediğiniz Referans Noktası konumuna taşıyın.</li>
		<li>Bir Referans Noktası eklemek için Ref Point (Referans Noktası) düğmesine tıklayın.</li>
		<li>Bir Referans Noktası zaten seçilmişse, Referans Noktası'na tıklamak üç görünümü bu noktaya taşıyacaktır. NOT: Bu düğme, bir Referans Noktası yoksa görüntüye bir Referans Noktası ekler. Ayrıca, zaten varsa, CT görüntü görünümlerini Referans Noktasına taşıyabilir. Yeni bir Referans Noktası yalnızca kabul edilmemiş BT taramaları için seçilebilir. Referans Noktası ekleme adımları aşağıdadır:</li>
		<li>Yeni bir Referans Noktası seçmek için, önce Referans Noktasını Temizle'ye tıklayarak mevcut Referans Noktasını temizleyin ve ardından yeni bir tane ekleyin. RPA yalnızca bir Referans Noktası Kabul Eder.</li>
	</ol></li>
	<li>CT taramasını kabul edin. Hastanın BT taramasını yukarıda açıklandığı gibi inceledikten sonra aşağıdaki adımları uygulayın:<ol><li>Riski en aza indirmek ve sonraki RPA hesaplamalarında hata oluşumunu azaltmak için CT görüntülerinin altındaki soruları yanıtlayın.</li>
		<li>Kabul Et'i seçin ve istemleri izleyin. NOT: Bu görev, RPA'nın Klinik Kullanıcısı olarak tanımlanan herkes tarafından gerçekleştirilebilir. Mevcut hastaların durum kategorileri BT Taramaları panosunda görüntülenebilir ve Tablo 3'te gösterilmektedir.</li>
	</ol></li>
</ol><table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody><tr><td>Durum</td>
			<td colspan="4">Özet</td>
		</tr><tr><td>İnceleme Bekleniyor</td>
			<td colspan="4">CT taraması ilk işlemden geçti ve kullanıcının taramayı gözden geçirmesini ve kabul etmesini bekliyor.</td>
		</tr><tr><td>Kabul</td>
			<td colspan="4">Bu hasta için BT taraması kabul edildi. Bu hastanın CT Scan panosundaki durumunun, bir Servis Talebi Kabul Edilene kadar değişmeyeceğini lütfen unutmayın.</td>
		</tr><tr><td>Kullanıcı Tarafından Reddedildi</td>
			<td colspan="4">CT taraması kullanıcı tarafından reddedildi.</td>
		</tr><tr><td>Gönderilmektedir</td>
			<td colspan="4">Bu vaka RPA'ya gönderildi - bu hastanın durumu hakkında daha fazla ayrıntı ana kontrol panelinde bulunabilir.</td>
		</tr><tr><td>RPA Sistem Hatası</td>
			<td colspan="4">RPA tarafından işleme başlatıldı, ancak RPA bir hatayla karşılaştı ve görevlerini tamamlayamadı.</td>
		</tr></tbody></table>Tablo 3: BT Taramaları panosu için hasta durumu kategorileri.
3. Planlama ilerlemesini izleyin
Mevcut hastaların durum kategorileri ana gösterge tablosunda görüntülenebilir (Tablo 4). Tamamlanmış herhangi bir RPA planının ön incelemesini yapmak ve kullanmak üzere indirmek için:
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody><tr><td>Durum</td>
			<td colspan="4">Özet</td>
		</tr><tr><td>Kabul Edilen CT Taraması Yok</td>
			<td colspan="4">Bu hastanın Kabul Edilen BT taraması yoktur (ancak Kabul Edilen Hizmet İsteği mevcuttur).</td>
		</tr><tr><td>Kabul Edilen Hizmet İsteği Yok</td>
			<td colspan="4">Bu hastanın Kabul Edilen Servis İsteği yoktur (ancak Kabul Edilen BT taraması mevcuttur).</td>
		</tr><tr><td>Sıraya</td>
			<td colspan="4">Bu hastanın verileri RPA sistemine gönderildi ve işlenmek üzere sıraya alındı.</td>
		</tr><tr><td>Işleme</td>
			<td colspan="4">Bu hastanın verilerinin ilk işlenmesi devam ediyor.</td>
		</tr><tr><td>İşleme-şekillendirme</td>
			<td colspan="4">RPA Konturları oluşturuluyor.</td>
		</tr><tr><td>İşleme-şekillendirme raporu</td>
			<td colspan="4">RPA Kontur Raporu oluşturuluyor.</td>
		</tr><tr><td>Eksiksiz–RPA konturları</td>
			<td colspan="4">RPA tarafından oluşturulan konturlar tamamlanmıştır ve kullanıcının indirmesi ve düzenlemesi için hazırdır (yalnızca 2 adımlı iş akışları).</td>
		</tr><tr><td>Kontur incelemesi bekleniyor</td>
			<td colspan="4">Planlama konturları (yani kullanıcı düzenlemeler/eklemeler yaptıktan sonraki konturlar) RPA'ya geri yüklendi ve Plan Konturları Raporu oluşturuldu. Kullanıcının bu raporu kabul etmesi gerekir ( konturlar panosundan).</td>
		</tr><tr><td>Sıraya alınmış plan konturları</td>
			<td colspan="4">Planlama konturları (yani, kullanıcı düzenlemeler/eklemeler yaptıktan sonraki konturlar), RPA Planlama sürecinden önce işlenmek üzere sıraya alınır.</td>
		</tr><tr><td>Sıraya alınmış-önceden plan</td>
			<td colspan="4">Bu hastanın planı, planlama süreci için sıraya alınır.</td>
		</tr><tr><td>İşleme–preplan</td>
			<td colspan="4">Ön planlama süreci devam ediyor.</td>
		</tr><tr><td>Sıraya alınmış–optimizasyon</td>
			<td colspan="4">Bu hastanın planı, plan iyileştirme işlemi için kuyruğa alınır.</td>
		</tr><tr><td>İşleme-optimizasyon</td>
			<td colspan="4">Plan optimizasyonu devam ediyor.</td>
		</tr><tr><td>Sıraya Alınmış–QA</td>
			<td colspan="4">Bu hastanın planı, otomatik kalite güvencesi (QA) işlemi için kuyruğa alınır.</td>
		</tr><tr><td>İşleme–QA</td>
			<td colspan="4">QA planı devam ediyor.</td>
		</tr><tr><td>İşleme planı raporu</td>
			<td colspan="4">Nihai Plan raporu işleniyor.</td>
		</tr><tr><td>Eksiksiz–RPA Planı</td>
			<td colspan="4">RPA Planı tamamlandı ve indirilmeye hazır.</td>
		</tr><tr><td>Başarısız-RPA başarısızlığı</td>
			<td colspan="4">Bir RPA süreci başarısız oldu.</td>
		</tr></tbody></table>Tablo 4: Ana pano için hasta durumu kategorileri.
<ol><li>Hastayı seçerek ve ardından ana panonun üst kısmındaki Gözden Geçir'i seçerek tamamlanmış bir RPA planını gözden geçirin. Bu hasta için otomatik olarak yeni bir sekmede açılan RPA Planı Raporu'nu (PDF) inceleyin. NOT: RPA Plan Raporu PDF'sine indirme penceresinden de erişilebilir.</li>
	<li>İndirme simgesine tıklayarak tamamlanmış bir RPA Planını indirin. Bir pencerenin açılmasını bekleyin ve DICOM dosyaları, RPA Plan Raporu (PDF) ile birlikte tedavi planlama sistemine aktarılmak üzere indirilecektir.</li>
</ol>4. RPA Planının Kullanıcının tedavi planlama sistemine aktarılması ve klinik kullanım için gözden geçirilmesi
NOT: RPA planı indirildikten sonra (DICOM dosyaları), kullanıcının tedavi planlama sisteminde aşağıdaki adımlar tamamlanmalıdır:
<ol><li>Hastanın BT taramasını yerel TPS'ye aktarın. Bu, RPA'ya yüklenen orijinal taramadır.</li>
	<li>RPA Planını ve RPA konturlarını yerel TPS'ye aktarın.</li>
	<li>Yerel devreye alınan doz hesaplama algoritmasını ve kullanılan sabit MU seçeneğini kullanarak dozu yeniden hesaplayın.</li>
	<li>İçe aktarılan konturları ve hesaplanan dozu RPA Raporundakilerle karşılaştırın (doğru içe aktarmayı kontrol etmek için).</li>
	<li>Planı uygunluk açısından gözden geçirin ve gerektiği gibi düzenleyin. NOT: Bu adım, alan şekillerinin düzenlenmesini ve alanların yeniden normalleştirilmesini içerebilir. Klinik ekibin tedavi planlama sisteminde nihai planı gözden geçirmesi ve klinik kullanımdan önce herhangi bir düzenleme yapması çok önemlidir.</li>
</ol>5. Nihai Planın RPA web sitesine yüklenmesi ve Nihai Plan ile RPA Planının otomatik karşılaştırmasının gözden geçirilmesi
Kendileri için bir RPA Planı oluşturulan hastalar, plan karşılaştırma panosunda görünecektir. Plan karşılaştırma panosu , mevcut hastalar için Tablo 5'te gösterilen durum kategorilerini sağlar. Nihai Kullanıcı Planını yüklemek ve Kullanıcı Planı ile RPA Planının otomatik karşılaştırmasını gözden geçirmek için:
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody><tr><td>Durum</td>
			<td colspan="4">Özet</td>
		</tr><tr><td>Bekleyen Plan Yüklemesi</td>
			<td colspan="4">Bu durum, bir servis talebi oluşturulduğunda görüntülenir.</td>
		</tr><tr><td>Işleme</td>
			<td colspan="4">Plan karşılaştırması işleniyor.</td>
		</tr><tr><td>Bekleyen Plan Yükleme–YENİDEN DENE</td>
			<td colspan="4">Plan karşılaştırması mümkün değildir. Kullanıcı karşıya yüklenen dosyaları gözden geçirmeli ve yeniden denemelidir. Bu durumun olası nedenleri arasında yanlış dosyaların yüklenmesi yer alır.</td>
		</tr><tr><td>Karşılaştırmaya Hazır–Geçer</td>
			<td colspan="4">Plan Karşılaştırma Raporu incelemeye hazırdır. Tüm plan karşılaştırmaları kriterleri geçti. Bazı karşılaştırmalar işaretlenmiş olabilir - kullanıcının raporu incelemesi gerekir.</td>
		</tr><tr><td>Karşılaştırma Hazır-Başarısız</td>
			<td colspan="4">Plan Karşılaştırma Raporu incelemeye hazırdır. Bazı karşılaştırmalar belirlenen kriterlerde başarısız oldu - kullanıcı raporu dikkatlice incelemeli ve nedenini belirlemelidir.</td>
		</tr></tbody></table>Tablo 5: Plan karşılaştırma panosu için hasta durumu kategorileri.
<ol><li>Hastayı seçin ve ardından Planı Yükle'ye tıklayın.</li>
	<li>Karşıya yüklemek için DICOM yapı dosyasını, planını ve doz dosyalarını seçin.</li>
	<li>Önce hastayı seçerek Plan Karşılaştırma Raporunu gözden geçirin. Ardından, ekranın alt kısmında açılan Plan Karşılaştırma raporunu (Şekil 5) gözden geçirin ( Şekil 5'te bir örnek gösterilmiştir).</li>
</ol><img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65504/65504fig05.jpg"> Şekil 5: Otomatik plan karşılaştırma raporunun bir örneği. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65504/65504fig05large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.</a>

Web Tabanlı Radyasyon Planlama Asistanı ile Radyoterapiyi Geliştirme

<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>

LEC, Leo Cancer Care içinde hisse senedi opsiyonlarına sahiptir. HB şu anda Varian Medical Systems'da çalışıyor. AJ, Genentech'te danışmanlık pozisyonuna sahiptir. JB, Icon Cancer Care'de danışmanlık pozisyonuna sahiptir; WS, IBA Dozimetri ile danışmanlık pozisyonuna sahiptir; JY, SunNuclear Corp'tan seyahat fonu aldı; HS, Cipla'dan onur ödülü aldı.

Bu protokol, RPA'yı kullanarak otomatik tedavi planları oluşturma adımlarını özetlemektedir. Temel adımlar şunlardır: (1) CT yükleme ve onayı, (2) Hizmet Talebinin tamamlanması ve onaylanması, (3) planın indirilmesi ve kullanıcının TPS'sine aktarılması ve dozun yeniden hesaplanması ve plan düzenlemesi ve (4) RPA Planı ile karşılaştırmak için nihai düzenlenmiş planın yüklenmesi. CT onayının sırası ve Servis İsteği onayı birbirinin yerine kullanılabilir. Bazı planlar, özellikle baş ve boyun ve rahim ağzı kanseri için hacim ayarlı ark tedavisi planları, ek kullanıcı etkileşimlerinin ve konturların ve planların ayrı ayrı oluşturulduğu iki aşamalı bir süreçte oluşturulur. Bununla birlikte, genel olarak, süreçler benzerdir ve bu gelişmiş tedavi planlama yaklaşımlarının gelecekte tek adımlı bir sürece dönüştürülebileceğini umuyoruz. Bu araçlardan ve gelecekteki sürümler için geliştirilmekte olan araçlardan beklenebilecek genel klinik kabul edilebilirlik,yayınlanmış çalışmamızda bulunabilir 10,12,14,15,16,17,18,19,20,21,22.
Bu araçların, radyoterapi kliniklerinde Radyasyon Planlama Asistanı'nı dağıtırken riski araştıran önceki çalışmamızda açıklandığı gibi çeşitli sınırlamaları vardır 9,23. Kullanıcı arayüzü, yeterli görüş alanına sahip olmayan CT görüntüleri veya manuel veri girişindeki hatalar gibi uygunsuz veri girişi riskini en aza indirecek şekilde tasarlanmış olsa da, yine de hata potansiyeli vardır. Özellikle, insan hatası, otomasyon yanlılığı (sonuçlara aşırı güvenme) ve yazılım hatası endişe vericidir9. Otomatik olarak oluşturulan konturların ve planların dikkatli bir şekilde gözden geçirilmesi ve gerekirse düzenlenmesi, Radyasyon Planlama Asistanı'nın güvenli kullanımı için çok önemlidir. Genel olarak, bu incelemeler, fizikçiler ve radyasyon onkologları tarafından klinik planların gözden geçirilmesi için izlenenle aynı süreci izlemelidir, ancak bu, otomatik olarak oluşturulan tedavi planlarının manuel olarak gözden geçirilmesini desteklemek için özel olarak geliştirilen kontrol listelerinin kullanılmasıyla desteklenebilir24.
RPA'nın bir plan oluşturamayacağı ve kullanıcıya bir hata bildireceği durumlar vardır. Hemen hemen tüm vakalarda bu, RPA'nın yetersiz görüş alanı veya hasta konumlandırması gibi yorumlayamayacağı beklenmedik verilerle karşılaşmasından kaynaklanacaktır (örneğin, sırtüstü bir protokol kullanılarak ancak hasta yüzüstü pozisyondayken bir BT görüntüsü alınmışsa). Kullanıcı, hatanın bildirildiği yere bağlı olarak sorunu tanımlayabilir. Çoğu durumda, bu durumlar yalnızca manuel şekillendirme veya planlama ile giderilebilir. RPA Ekibi, sorunu tanımlamak için günlük dosyalarını da inceleyebilir.
RPA, özellikle düşük ve orta gelirli ülkelerdekiler olmak üzere sınırlı kaynaklara sahip kliniklere yüksek kaliteli otomatik şekillendirme ve otomatik planlama araçları getirmek için özel olarak tasarlanmış ve geliştirilmiştir. Şu anda RPA'nın klinik olarak kullanılmasına yol açacak düzenleyici, yasal ve idari süreçler üzerinde çalışıyoruz. Bu gerçekleştiğinde, kullanımı dikkatle izlemeyi ve beklenmeyen risklere veya diğer kullanıcı geri bildirimlerine yanıt olarak iş akışında veya kullanıcı arayüzlerinde değişiklikler yapmayı umuyoruz. Amaç, yerel klinik ekiplerin çabalarını ölçeklendirebilmeleri ve yüksek kaliteli, tutarlı radyoterapi planlarına erişimi iyileştirebilmeleri için radyoterapi hizmetlerini destekleyen araçlar sağlamaktır. Bunun, hasta sonuçlarının iyileşmesine ve bekleme sürelerinin azalmasına yol açacağını umuyoruz. Mevcut portföy baş ve boyun, meme ve serviks kanserlerinin yanı sıra beyin metastazları için tüm beyin ışınlaması ile sınırlı olsa da, gelecekteki sürümlere dahil edilecek ek tedaviler üzerinde çalışıyoruz 17,18,19.

Küresel kanser vakalarının sayısının 2030 yılına kadar yaklaşık 24,6 milyona çıkması bekleniyor ve en büyük yük düşük ve orta gelirli ülkelerde (LMIC'ler)1. Radyoterapi, kanser için uygun maliyetli, iyileştirici ve palyatif bir tedavidir ve kanserli hastaların yaklaşık %50'sine ve hastaların geç evrede ortaya çıkma olasılığının daha yüksek olduğu düşük gelirli ülkelerde %60-70'ine fayda sağlar 2,3. Bununla birlikte, dünya çapında radyoterapiye erişim sınırlıdır4; örneğin, Afrika'daki hiçbir ülke tahmini ihtiyaçlarını karşılayacak radyoterapi kapasitesine sahip değildir5. Birkaç çalışma, bu yaklaşan kıtlıkları ve yaklaşan ihtiyaçları karşılamak için nelerin gerekli olacağını tahmin etmiştir 6,7.
Lancet Onkoloji Komisyonu, radyoterapi kapasitesinin iyileştirilmesine yapılan yatırımın sadece hayat kurtarmakla kalmayıp aynı zamanda olumlu ekonomik faydalar da sağlayacağını belirtti3. Ayrıca, radyoterapi şekillendirme ve tedavi planlamasının otomasyonunun, sırasıyla onkologlar ve fizikçiler tarafından bu görevlere harcanan zamanı önemli ölçüde azaltarak klinik ekiplerin çabalarını ölçeklendirmelerine yardımcı olabileceğini ve hedefleri daha ulaşılabilir hale getirebileceğini özellikle belirttiler.
Araştırma grubumuz, web tabanlı otomatik araçlar geliştirmek için MD Anderson'daki ve dünyanın dört bir yanındaki hastanelerdeki klinik ekiplerle işbirliği içinde çalışmaktadır. Bu araç takımı (RPA olarak adlandırılır), Yapay Zeka tabanlı şekillendirme (BT taramalarında tümörlerin ve yakındaki organların ana hatlarını çizer) ve radyoterapi tedavi planlaması (radyasyonun tam olarak nasıl iletildiğini tanımlar) sağlar. Bu web tabanlı platform, her hasta için yüksek kaliteli planlar hazırlamak için gereken daha az zaman ve kaynak avantajını sunar.
MD Anderson'da yapay zeka tabanlı bir aracın erken bir sürümüyle ilgili deneyimimiz, otomatik şekillendirmenin hasta başına 2 saate kadar tasarruf sağlayabileceğini ve iş akışını önemli ölçüde kolaylaştırdığını göstermiştir. Bu, mevcut klinik personelin çabalarını ölçeklendirebileceği ve daha fazla hastayı daha yüksek kaliteli radyoterapi ile tedavi edebileceği anlamına gelir. Bu araçları tam otomatik, web tabanlı bir hizmet (Radyasyon Planlama Asistanı [RPA], RPA.mdanderson.org) aracılığıyla sunarak, hastalara ve sağlayıcılara maliyeti en aza indirebilir ve bu aracın erişimini en üst düzeye çıkarabiliriz.
RPA'yı 6 yıldır geliştiriyoruz ve RPA iş akışlarını ilk yayınladığımızdan bu yana birçok önemli değişiklik yapıldı8. Bunlar, RPA'yı web tabanlı bir araç haline getirmeyi, böylece kurulum ve bakımla ilgili maliyetleri azaltmayı ve sistemin sağlamlığını artırmayı içerir. Diğer iyileştirmeler arasında, kullanılabilirliği artırmak ve hatariskini azaltmak için kullanıcı arayüzlerindeki değişiklikler 9 ve tedavi seçeneklerinin genişletilmesi (özellikle, mastektomi sonrası meme 10 için radyoterapi planlaması ve beyne metastazlar11) yer alır. Bu nedenle, burada açıklanan protokol, daha önce yayınlanan ilk sürümden önemli ölçüde daha gelişmiştir.
RPA, tedavi planını oluşturmak için konturların düzenlenmesinin genellikle gerekli olmadığı durumlarda konturlar ve planlar oluşturmak için tek adımlı bir süreç kullanır. Bu, rahim ağzı kanseri için dört alanlı kutu tedavi planlamasını içerir (kemik işaretlerine veya otomatik olarak oluşturulan yumuşak doku konturlarına dayalı)12,13,14,15, mastektomi sonrası meme kanseri için teğetsel veya supraklaviküler alanlar11 ve tüm beyin tedavileri için karşıt lateraller16. Yakın gelecekte, pediatrik kanserler17 için kraniyospinal tedaviler, rektum kanseri18 için üç alanlı tedaviler ve çeşitli palyatif vakalar (vertebral cisimler, kalçalar ve kaburgalar)19 ile akciğer ve mesane kanserleri için tedavi planlaması eklemeyi umuyoruz. Şu anda, daha gelişmiş tedaviler, özellikle hacim ayarlı ark tedavisi (VMAT), tedavi planlamasından önce otomatik olarak oluşturulan konturların düzenlendiği iki aşamalı bir süreç gerektirmektedir13,20. Bununla birlikte, derin öğrenme tabanlı otomatik şekillendirmenin kalitesi, gelecekte bu planlama yaklaşımlarını tek adımlı bir sürece dönüştürmeyi beklediğimiz şekildedir. Bu protokol tek adımlı planlamaya odaklanır.
Şekil 1 , Tablo 1'de gösterilen farklı görevler hakkında daha fazla ayrıntıyla birlikte, RPA'yı kullanarak bir radyoterapi tedavi planı oluşturmak için genel iş akışını göstermektedir. Özetle, RPA, tamamlanmış bir Hizmet Talebi (doz reçetesi ve tedavi yaklaşımı gibi bilgileri içerir) ve hastanın bireysel BT taramasını gerektirir. Hizmet Talebi bir radyasyon onkoloğu tarafından kabul edilmelidir. RPA hesaplamalarının doğru BT taramasında yapıldığından emin olmak için BT taraması bir Klinik Kullanıcı tarafından kabul edilmelidir. RPA bir plan oluşturduktan sonra, RPA web sitesinden indirilmeli ve dozun yeniden hesaplanması gereken kullanıcının tedavi planlama sistemine aktarılmalıdır. Bu gereklidir, çünkü RPA, yerel linacın kiriş özelliklerine tam olarak uymayabilecek standart kirişler (birkaç linac modeli için mevcuttur) üzerinde planlar hesaplar. Bu yaklaşım, maliyeti düşürmek için alınmıştır, ancak yerel kirişler standart kirişlerimizden önemli ölçüde farklıysa özelleştirme gerekebilir. Kullanıcılar (tedavi planlayıcısı ve radyasyon onkoloğu) planda düzenlemeler yapabilir. Plan daha sonra yerel kalite güvence kontrolleri de dahil olmak üzere kullanıcının tipik klinik iş akışına girer. Son olarak, kullanıcı nihai (yeniden hesaplanmış ve düzenlenmiş) planını, Nihai Plan ile RPA Planı arasında otomatik bir karşılaştırmanın yapıldığı RPA web sitesine yüklemelidir. Bu, genel iş akışında veri bütünlüğünün yararlı bir kontrolüdür.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65504/65504fig01.jpg"> Şekil 1: Otomatik tedavi planlama sürecinin iş akışı. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65504/65504fig01large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.</a>
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody><tr><td>Şekil 1'deki Görev #</td>
			<td colspan="3">Görev açıklaması</td>
			<td colspan="2">Yer</td>
		</tr><tr><td></td>
			<td colspan="3">Geçmiş hastaların durumunu gözden geçirin</td>
			<td colspan="2">Ana kontrol paneli</td>
		</tr><tr><td>1</td>
			<td colspan="3">RPA web sitesinde bir Hizmet Talebi Tamamlayın</td>
			<td colspan="2">Hizmet İsteği panosu</td>
		</tr><tr><td>2</td>
			<td colspan="3">RPA web sitesine bir CT taraması yükleyin</td>
			<td colspan="2">CT tarama panosu</td>
		</tr><tr><td rowspan="2">3</td>
			<td colspan="3">Hastanın durumunu kontrol edin</td>
			<td colspan="2">Ana kontrol paneli</td>
		</tr><tr><td colspan="3">RPA Planını inceleyin ve indirin</td>
			<td colspan="2">Ana kontrol paneli</td>
		</tr><tr><td>4</td>
			<td colspan="3">Planı kullanıcının TPS'sine aktarın, dozu yeniden hesaplayın ve gerekli düzenlemeleri yapın</td>
			<td colspan="2">Yerel TPS</td>
		</tr><tr><td rowspan="2">5, 6</td>
			<td colspan="3">Nihai Planı RPA web sitesine yükleyin</td>
			<td colspan="2">Plan karşılaştırma panosu</td>
		</tr><tr><td colspan="3">Nihai Plan ile RPA Planının otomatik karşılaştırmasını gözden geçirin</td>
			<td colspan="2">Plan karşılaştırma panosu</td>
		</tr><tr><td>-</td>
			<td colspan="3">Plan, düzenli kalite güvencesi de dahil olmak üzere kullanıcının rutin klinik iş akışına girer</td>
			<td colspan="2">Kullanıcının kendi yazılımı</td>
		</tr></tbody></table>Tablo 1: 1 adımlı iş akışını kullanarak bir RPA Planı oluşturmayla ilgili görevlere genel bakış. Yerel TPS: Kullanıcının Tedavi Planlama Sistemi.
Bu makale, RPA için bu tek adımlı iş akışını açıklar ve tedavi planlama süreci çıktısının bazı örnek sonuçlarını sunar. Şu anda, aşağıdaki planlama yaklaşımları bu tek adımlı iş akışını kullanmaktadır: i) Rahim ağzı kanseri hastaları için dört alanlı kutu tedavi planları (kemikli yer işareti tabanlı açıklıklar); ii) rahim ağzı kanseri hastaları için dört alanlı kutu tedavi planları (yumuşak doku bazlı alan açıklıkları); iii) göğüs duvarı hastaları için teğetsel ve supraklaviküler tedavi planları; iv) tüm beyin tedavi planları.

<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

Dünya çapında radyoterapiye erişim sınırlıdır. Radyasyon Planlama Asistanı (RPA), sınırlı kaynaklara sahip kliniklere tam otomatik radyoterapi tedavi planlama araçları sunmak için geliştirilmekte olan tam otomatik, web tabanlı bir araçtır. Amaç, klinik ekiplerin çabalarını ölçeklendirmelerine yardımcı olmak ve böylece daha fazla kanserli hastaya ulaşmaktır. Kullanıcı bir web sayfası aracılığıyla RPA'ya bağlanır, bir Hizmet Talebini (reçete ve radyoterapi hedefleri hakkında bilgi) tamamlar ve hastanın BT görüntü setini yükler. RPA, otomatik planlamaya iki yaklaşım sunar. Tek adımlı planlamada sistem, gerekli konturları ve tedavi planını otomatik olarak oluşturmak için Servis Talebini ve CT taramasını kullanır. İki adımlı planlamada, RPA hacim modülasyonlu bir ark terapisi planı oluşturmaya devam etmeden önce kullanıcı otomatik olarak oluşturulan konturları gözden geçirir ve düzenler. Nihai plan, RPA web sitesinden indirilir ve kullanıcının yerel tedavi planlama sistemine aktarılır, burada yerel olarak devreye alınan linak için doz yeniden hesaplanır; Gerekirse, klinik kullanım için onaylanmadan önce plan düzenlenir.

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.

Yazar Spotlight: Radyasyon Planlama Asistanı ile Radyasyon Tedavisine Erişimin İyileştirilmesi

Radyasyon Planlama Asistanı - Sınırlı Kaynaklarla Kliniklerde Yüksek Kaliteli Radyoterapiyi Desteklemek için Web Tabanlı Bir Araç

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.

Ana gösterge panosunun (Şekil 1) amacı, RPA'daki mevcut hastaların durumuna hızlı bir genel bakış sağlamak, tamamlanmış planların hızlı bir şekilde gözden geçirilmesine izin vermek, kullanıcının tedavi planlama sisteminde gözden geçirme ve düzenleme için tamamlanmış planları indirmek ve gelişmiş hasta navigasyonu ve sıralama araçları sağlamaktır. Hastaların burada görünmesi için aşağıdakilerden en az birine sahip olmaları gerekir: (1) Kabul Edilen BT taraması veya (2) Kabul Edilen Hizmet Formu. Mevcut hastaların durum kategorileri ana gösterge tablosunda görüntülenebilir (Tablo 4).
Tüm beyin radyoterapi planından örnek bir yanal alan Şekil 6'da gösterilmektedir. Rahim ağzı kanseri için kemikli bir dönüm noktası tabanlı 4 alanlı kutu planından örnek bir yanal alan Şekil 7'de gösterilmektedir. Her iki durumda da, nihai plan indirilmeli ve ardından sonuçların gözden geçirilmesi, düzenlenmesi ve yeniden hesaplanması gereken kullanıcının tedavi planlama sistemine aktarılmalıdır. RPA ayrıca Hizmet Talebini ( Şekil 3'teki örneğe bakın), BT onay raporunu ve tedavi planının diğer ayrıntılarını içeren nihai bir Plan Raporu (PDF) oluşturur.
Hizmet Talebi panosunun (Tablo 2) amacı, RPA'daki mevcut hastalar için Hizmet Talebine hızlı bir genel bakış sağlamak, yeni bir Hizmet Talebi oluşturmak, tamamlanmış bir Hizmet Talebini kabul etmek ve bir Hizmet Talebini düzenlemektir. Gönderilmiş veya Kabul Edilmiş Hizmet Talebi olan hastalar, RPA'nın tüm kullanıcılarının erişebileceği bu panoda görüntülenir. Ancak, yalnızca RPA sistemine radyasyon onkoloğu olarak kayıtlı kullanıcılar Hizmet Talebini Kabul edebilir.
BT panosunun amacı (Tablo 3), RPA'daki mevcut hastalar için BT taramalarına hızlı bir genel bakış sağlamak, yeni BT taramaları yüklemek, BT taramalarını gözden geçirmek ve Kabul etmek ve BT taramalarına Referans Noktaları eklemektir. Kullanıcının rahim ağzı kanseri için basit 4 alanlı kutu planları için standart olmayan bir üst sınır kullanmak istemesi gibi bazı özel durumlarda RPA'ya rehberlik etmek için referans noktaları eklenir. BT taraması yüklenen hastalar burada gösterilmektedir. Herhangi bir kullanıcı BT panosunu görüntüleyebilir, ancak yalnızca Klinik Kullanıcılar olarak kayıtlı kullanıcılar BT taramalarını Kabul edebilir.
Kullanıcı nihai planını onayladıktan sonra, bunu TPS'sinden dışa aktarabilir ve RPA'ya yükleyebilir. Bu işlemin amacı, verilerin farklı cihazlar arasında düzgün bir şekilde iletilip iletilmediğini kontrol etmenin bir yolunu sağlamaktır.
Kendileri için bir RPA Planı oluşturulan hastalar, plan karşılaştırma panosunda görünecektir. Plan karşılaştırma panosu , mevcut hastalar için Tablo 5'te gösterilen durum kategorilerini sağlar.
<img alt="Figure 6" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65504/65504fig06.jpg"> Şekil 6: Tüm beyin radyoterapisi için tipik lateral alan. Bu görünüm, yapı konturlarının izdüşümlerinin yanı sıra ana kolimatörlerin (sarı) ve çok yapraklı kolimatörlerin (mavi) konumlarını gösterir. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65504/65504fig06large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.</a>
<img alt="Figure 7" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65504/65504fig07.jpg"> Şekil 7: Rahim ağzı kanseri için kemikli bir dönüm noktası tabanlı 4 alanlı kutu planından örnek bir yanal alan. Bu görünüm, ana kolimatörlerin (sarı) ve çok yapraklı kolimatörlerin (mavi) konumlarını gösterir. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65504/65504fig07large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.</a>

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

Bu protokol, operasyonel maliyetleri en aza indirirken sağlamlığı ve ölçeklenebilirliği en üst düzeye çıkarmak için web tabanlı bir hizmette paketlenen yüksek kaliteli radyoterapi, otomatik şekillendirme ve otomatik planlama için tasarlanmış bir dizi otomatik aracı açıklar.

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

Radyasyon Planlama Asistanı'nı, düşük ve orta gelirli ülkelerin hastalar için yüksek kaliteli şekillendirme ve tedavi planlaması sağlama çabalarını ölçeklendirmelerine yardımcı olmayı amaçlayan web tabanlı bir araç olarak geliştirdik. Dünyanın birçok yerinde radyoterapiye erişim çok sınırlıdır ve bunun nedeni personel ve kalifiye radyasyon onkologları, terapi radyografi uzmanı ve tıbbi fizikçi eksikliği gibi birçok faktördür. Ve RPA için umduğumuz şey, bu zorluklardan bazılarını ele almaktır.Radyasyon Planlama Asistanı, yüksek kaliteli konturlar ve planları minimum maliyetle sağlamak için tasarlanmıştır. Umudumuz, başka türlü erişimi olmayan klinikler için bu araçlara ücretsiz erişim sağlamaktır. Artık Radyasyon Planlama Asistanı'nın 1. sürümünü bitirdiğimize göre, sonraki sürümleri geliştirmeye başlayacağız.Verilerin manuel olarak yüklenmesi ve indirilmesi ihtiyacını azaltmaya ve yeni tedavi siteleri ve yaklaşımları eklemeye çalışacağız.

radiation-planning-assistant-web-based-tool-to-support-high-quality

Research

JoVE Journal

Medicine

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

Access to radiotherapy worldwide is limited. The Radiation Planning Assistant (RPA) is a fully automated, web-based tool that is being developed to offer fully automated radiotherapy treatment planning tools to clinics with limited resources. The goal is to help clinical teams scale their efforts, thus reaching more patients with cancer. The user connects to the RPA via a webpage, completes a Service Request (prescription and information about the radiotherapy targets), and uploads the patient&#39;s CT image set. The RPA offers two approaches to automated planning. In one-step planning, the system uses the Service Request and CT scan to automatically generate the necessary contours and treatment plan. In two-step planning, the user reviews and edits the automatically generated contours before the RPA continues to generate a volume-modulated arc therapy plan. The final plan is downloaded from the RPA website and imported into the user&#39;s local treatment planning system, where the dose is recalculated for the locally commissioned linac; if necessary, the plan is edited prior to approval for clinical use.

This protocol describes a series of automated tools designed for high-quality radiotherapy autocontouring and autoplanning that are being packaged into a web-based service to maximize robustness and scalability while minimizing operational costs.

Tıp

Using Radiation Planning Assistant for Automated CT Scan Comparison and Treatment Planning

Begin by launching the Radiation Planning Assistant, or RPA. Then go to the service request dashboard on RPA interface by clicking the service request channel. Then click on the new form to generate a new request form.Complete the questions under the first section titled Demographics. Then select the treatment technique from the treatment pull-down menu. Click on the information icon in the treatment technique pull-down menu to access further details of the treatment technique.Next, complete the questions in the second section titled Treatment General Questions. Now move to section three titled Treatment Specific Questions and complete the questions including the details of the treatment targets and prescription. Click on submit to generate the service request PDF.Select the patient in the patient list. Review the service request PDF, and click accept to approve it. Next, go to the CT Scans dashboard by clicking on the CT Scans channel.Select the option, upload CT and pick the folder where the CT scan is stored using folder explorer. Follow the prompts to confirm the selection. Select the patient in the patient list to review the corresponding uploaded CT scan.Then load the entire 3D CT image by clicking on load 3D. Now scroll between the slices in all views using forward or backward buttons located below the CT view to move to the next slice. Click the right shift or left shift buttons to move five slices in either direction.Alternatively, move the cursor over any view and use the mouse to scroll between the slices. The Intersect button can also be clicked to overlay a cross hair on each CT view. Then click on any of the three views to move the cross hair, causing the other views to follow accordingly.Zoom into the image to further review it using the zoom pan button. Then right click and hold down a CT view using the mouse to zoom. Click on marked ISO to move the CT views to the marked ISO center.To add a reference point, first, move the three views to the desired reference point location by using the intersect tool. Next, click on the Ref Point button to add a reference point. To add a new reference point, clear the current point by clicking on clear ref point.Then add a new one. Accept the CT scan. Then answer the questions below the CT images to minimize risk and reduce errors in the subsequent RPA calculations.Now click on accept and follow the prompts. To begin the monitoring process, first, review a completed RPA plan by selecting the patient and choosing review at the top of the main dashboard. Download a completed RPA plan by clicking on the download icon.When a new window opens, the DICOM files, along with the PDF version of the RPA plan report, will be downloaded for import into the treatment planning system. To upload the final plan to the website, select the patient and click upload plan. Choose the DICOM Structure file, Plan, and Dose Files for upload.Finally, review the plan comparison report by selecting the patient. An example of a lateral field from a whole brain radiotherapy plan is shown here, while a lateral field from a bony landmark-based four field box plan for cervical cancer is also shown. In both cases, the RPA created a final plan report after downloading and importing the user's treatment planning system.The service request dashboard provides a quick status overview of the service request for current patients in the RPA.