אוטומציה בזרימת העבודה של הקרנות: יעילות, יעילות ומגבלות - עולם הפיזיקה

האוטומציה של תהליכי הליבה בזרימת העבודה האונקולוגית בקרינה מואצת, ויוצרת את התנאים לחדשנות טכנולוגית ויתרונות קליניים - בקנה מידה - על פני התכנון, האספקה ​​והניהול של תוכניות טיפול בסרטן. חשבו על פילוח גידולים ואיברים, תכנון טיפול אופטימלי, כמו גם מגוון משימות מגוונות הכוללות QA של תוכנית טיפול, QA במכונה וניהול זרימת עבודה. ספרי החוקים, בכל מקרה, נכתבים מחדש הודות ליעילות המשופרת, העקביות והסטנדרטיזציה המובטחות על ידי טכנולוגיות אוטומציה ולמידת מכונה.

זה קנבס רחב, אבל מה לגבי הפרטים התפעוליים - והשפעות כוח העבודה - בעת פריסת כלי אוטומציה במרפאת הקרנות? זו הייתה שאלת הכותרת שהעסיקה את הדוברים במפגש ועידה ייעודי - אתגרים לאוטומציה של זרימות עבודה קליניות של קרינה אונקולוגית - ב- אסיפה שנתית של ASTRO בסן דייגו, קליפורניה, מוקדם יותר החודש.

התקרב לזרימת העבודה ההקרתית והשאלות מתרבות. לטווח ארוך, איך נראות האינטראקציות בין אדם למכונה לעומת משחק הקצה של טיפול רדיותרפי אדפטיבי מקוון המותאם לדרישות הייחודיות של כל מטופל? כיצד יתפתחו התפקידים של חברי הצוות הקליני כדי לתמוך ולנהל רמות הולכות וגדלות של אוטומציה? לבסוף, כיצד מנהלים משתמשי קצה את אופי "הקופסה השחורה" של מערכות אוטומציה בכל הנוגע להפעלה, אימות וניטור של תוכניות טיפול יעילות במראה חדש?

ידע הוא כוח

בעת פריסת כלי אוטומציה ולמידת מכונה בסביבת הקרנות, "צריך לזכור את הבעיה הנכונה - לבנות דברים רלוונטיים קלינית - וגם לזכור את בעלי העניין הנכונים", טען טום פורדי, פיזיקאי רפואי ב- התוכנית לרפואת קרינה ב המרכז לסרטן הנסיכה מרגרט בטורונטו, קנדה. יחד עם זאת, הוא ציין, חיוני לתת מענה לדאגות של כוח העבודה לגבי "אובדן הידע בתחום" הנתפס עם יישום האוטומציה בקליניקה, גם כאשר משתמש הקצה מפקח ומנהל כלים אוטומטיים תוך השלמת חלקים זרימת העבודה שעדיין לא תהיה אוטומטית.

לפיכך, פיזיקאים רפואיים וצוות הטיפול הבין-תחומי הרחב יותר יצטרכו לדמיין מחדש את תפקידיהם כדי לייעל את תרומתם במצב "לא מקוון" זה. "אז במקום להסתכל על כל מטופל ולהיות מסוגל להתמודד איתו", הוסיף פורדי, "התרומה שלנו תהיה על איך נבנים מודלים [למידת מכונה] - כדי להבטיח שיש ניהול נתונים, שהנתונים הנכונים ייכנסו, ושיש איסוף נתונים. זו הדרך לשמור על הידע שלנו בתחום ועדיין להבטיח איכות ובטיחות [למטופלים]".

בינתיים, האתגרים הטכניים והאנושיים הקשורים לאימוץ של תכנון טיפול אוטומטי סיפקו את הנרטיב לדיוויד וויאנט, פיזיקאי רפואי בכיר ב- בריאות קונוס, רשת שירותי בריאות ללא מטרות רווח שבסיסה בגרינסבורו, NC. המניעים לתכנון אוטומטי (AP) ברורים מספיק - המסלול הבלתי פוסק כלפי מעלה של אבחוני סרטן בכל התחזיות לשנים הקרובות. "חשוב שנתייחס לאנשים האלה הכי מהר שאנחנו יכולים", אמר וויאנט לנציגים.

המפתח להצלחה קלינית עם AP טמון בזיהוי - וטיפול שיטתי - במכשולים לפריסתו. שילוב זרימת עבודה הוא דוגמה לכך. "למרפאה צריכה להיות תוכנית ברורה כיצד ליישם את AP - מי מנהל אותה, מתי היא משמשת, באילו מקרים", ציין Wiant. "אם לא, אתה יכול להיתקל בבעיות במהירות."

ואז יש מהימנות והעובדה ש-AP יכול לייצר תוצאות בלתי צפויות. "יהיו מקרים שבהם תכניס את מה שאתה חושב שהוא סט טוב ונקי של נתוני מטופלים סטנדרטיים ותקבל תוצאה שאינך מצפה לה", המשיך. זה כמעט תמיד בגלל שלנתוני המטופל יש כמה מאפיינים חריגים - למשל, מכשירים מושתלים (או עצמים זרים) או אולי מטופל שעבר קורס קודם של טיפול קרינה.

התשובה, טען Wiant, היא להבטיח שלצוות הקרינה אונקולוגית יש ידע אינטימי של ה-AP כדי להבין כל בעיות מהימנות - ולהשתמש בידע הזה כדי לזהות מקרים הדורשים תכנון ידני. יחד עם זאת, הוא סיכם, "חשוב לזהות מקורות של שגיאות אקראיות שעשויות להיות ייחודיות ל-AP ולהוסיף בדיקות כדי להקל [תוך כדי] להמשיך להרחיב את AP לטיפול במקרים לא סטנדרטיים".

שמירה מפני שאננות

בהמשך זרימת העבודה, יש הרבה נושאים שיש לקחת בחשבון עם השקת QA לתכנון טיפול אוטומטי, הסבירה אליזבת קובינגטון, פרופסור חבר ומנהלת איכות ובטיחות במחלקה האונקולוגית בקרינה ב- מישיגן רפואה, אוניברסיטת מישיגן (אן ארבור, MI).

כדי להימנע ממה שקובינגטון מכנה "אוטומציה לא מושלמת" בתכנון טיפול, חיוני להבין את גורמי הסיכון מראש, לפני היישום. העיקריים שבהם הם שאננות אוטומציה (אי-הקפדה על ערנות מספקת בפיקוח על מערכות אוטומציה) והטיית אוטומציה (הנטייה של משתמשי קצה להעדיף מערכות אוטומטיות לקבלת החלטות על פני מידע סותר, גם אם האחרון נכון).

"זה חשוב כאשר אתה מתחיל להשתמש במערכות אלה [תוכנית אוטומטית QA] כדי להבין את המגבלות," אמר קובינגטון. "[לדוגמה], אינך רוצה לשחרר בדיקות אוטומטיות מוקדם מדי שיתנו תוצאות חיוביות כוזבות, כי המשתמשים יהפכו לחוסר רגישות לדגלי המערכת."

תיעוד תוכנה מפורט הוא גם חובה, טוען קובינגטון. "התיעוד הוא החבר שלכם", אמרה לנציגים, "כדי שכל הצוות - פיזיקאים, דוסימטריסטים, מטפלים - ידע מה הבדיקות האוטומטיות האלה עושות ויבין היטב מה האוטומציה אומרת להם".

ה"חובה" האחרון הוא ניתוח סיכונים פרוספקטיבי של תוכנת האוטומציה - בין אם זה קוד בנוי בהתאמה אישית או מוצר של צד שלישי מספק מסחרי. "לפני שאתה משחרר את התוכנה", ציין קובינגטון, "אתה באמת צריך להבין מה הסיכונים והסכנות של שילוב התוכנה הזו בזרימת העבודה הקלינית שלך."

טיפול פרוטונים במסלול כלפי מעלה בעוד שתוכניות טיפול FLASH מתכוננות לזרוח

מתוך מחשבה על כך, הסבירה קובינגטון כיצד היא ועמיתיה במישיגן רפואה מכמתים את הסיכונים של כלי אוטומציה במונחים של מה שנקרא "מספר סיכון תוכנה" (SRN). ה-SRN הוא בעצם מטריצה ​​של שלושה תשומות בדידות: אוכלוסייה (מדד ישיר של אוכלוסיית המטופלים שהכלי ישפיע עליה); כוונה (כיצד תשמש התוכנה בקבלת החלטות קלינית ויכולתה להשפיע בצורה חריפה על תוצאות המטופלים); ומורכבות (מדד למידת הקושי של סוקר בלתי תלוי למצוא שגיאה בתוכנה).

קובינגטון סיכם בהערת אזהרה: "לעת עתה, אוטומציה יכולה לפתור כמה בעיות אבל לא את כל הבעיות. זה יכול גם לגרום לבעיות חדשות - בעיות שאתה לא צופה".

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
• PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
• PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
• מקור: https://physicsworld.com/a/automation-in-the-radiotherapy-workflow-efficiency-effectiveness-and-limitations/