ระบบอัตโนมัติในขั้นตอนการทำงานของรังสีบำบัด: ประสิทธิภาพ ประสิทธิผล และข้อจำกัด - โลกฟิสิกส์

ระบบอัตโนมัติของกระบวนการหลักในเวิร์กโฟลว์ด้านรังสีรักษาและมะเร็งวิทยากำลังเร่งตัวขึ้น ทำให้เกิดเงื่อนไขสำหรับนวัตกรรมทางเทคโนโลยีและข้อดีทางคลินิกในวงกว้าง ทั่วทั้งการวางแผน การส่งมอบ และการจัดการโปรแกรมการรักษามะเร็ง ลองนึกถึงการแบ่งส่วนเนื้องอกและอวัยวะ การวางแผนการรักษาที่เหมาะสมที่สุด รวมถึงงานที่หลากหลายซึ่งครอบคลุมถึงแผนการรักษา QA, QA ของเครื่องจักร และการจัดการขั้นตอนการทำงาน กฎเกณฑ์ต่างๆ ในทุกกรณีกำลังถูกเขียนใหม่ด้วยประสิทธิภาพ ความสม่ำเสมอ และมาตรฐานที่ได้รับการปรับปรุงโดยระบบอัตโนมัติและเทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องจักร

นั่นเป็นเพียงรายละเอียดที่กว้างขวาง แต่รายละเอียดการปฏิบัติงานและผลกระทบต่อพนักงานจะเป็นอย่างไรเมื่อใช้เครื่องมืออัตโนมัติในคลินิกรังสีบำบัด นี่เป็นคำถามพาดหัวที่ครอบงำวิทยากรในการประชุมเฉพาะเรื่อง - ความท้าทายต่อขั้นตอนการทำงานทางคลินิกด้านรังสีวิทยาและมะเร็งวิทยาแบบอัตโนมัติ - ที่ ASTRO การประชุมประจำปี ในเมืองซานดิเอโก รัฐแคลิฟอร์เนีย เมื่อต้นเดือนนี้

ขยายดูขั้นตอนการทำงานของรังสีรักษาและคำถามต่างๆ ก็มีเพิ่มมากขึ้น ในระยะยาว ปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักรจะเป็นอย่างไรเมื่อเทียบกับเกมสุดท้ายของการรักษาด้วยรังสีแบบปรับตัวทางออนไลน์ที่ปรับให้เหมาะกับความต้องการเฉพาะของผู้ป่วยแต่ละราย บทบาทของสมาชิกในทีมคลินิกจะพัฒนาไปอย่างไรเพื่อสนับสนุนและจัดการระดับระบบอัตโนมัติที่เพิ่มขึ้น สุดท้ายนี้ ผู้ใช้ปลายทางจะจัดการลักษณะ “กล่องดำ” ของระบบอัตโนมัติได้อย่างไร เมื่อพูดถึงการทดสอบการใช้งาน การตรวจสอบ และการตรวจสอบโปรแกรมการรักษารูปลักษณ์ใหม่ที่มีประสิทธิภาพ

ความรู้คือพลัง

เมื่อปรับใช้เครื่องมืออัตโนมัติและแมชชีนเลิร์นนิงในสถานบำบัดด้วยรังสี “เราควรคำนึงถึงปัญหาที่ถูกต้อง นั่นคือการสร้างสิ่งต่างๆ ที่เกี่ยวข้องทางคลินิก และคำนึงถึงผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่ถูกต้องด้วย” Tom Purdie นักฟิสิกส์การแพทย์ในแผนกดังกล่าวโต้แย้ง โปรแกรมเวชศาสตร์รังสีที่ ศูนย์มะเร็ง Princess Margaret ในเมืองโตรอนโต ประเทศแคนาดา ในเวลาเดียวกัน เขาตั้งข้อสังเกตว่า การจัดการกับข้อกังวลของพนักงานเกี่ยวกับ “การสูญเสียความรู้ด้านโดเมน” ที่รับรู้ซึ่งมาพร้อมกับการนำระบบอัตโนมัติไปใช้ในคลินิกนั้นถือเป็นสิ่งสำคัญ แม้ว่าผู้ใช้ปลายทางจะดูแลและจัดการเครื่องมืออัตโนมัติในขณะที่ยังคงดำเนินการบางส่วนของ ขั้นตอนการทำงานที่ยังไม่เป็นอัตโนมัติ

ด้วยเหตุนี้ นักฟิสิกส์การแพทย์และทีมดูแลข้ามสาขาในวงกว้างจึงจำเป็นต้องปรับเปลี่ยนบทบาทของตนใหม่เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการมีส่วนร่วมในโหมด "ออฟไลน์" นี้ “ดังนั้น แทนที่จะดูแลผู้ป่วยทุกคนและสามารถจัดการกับพวกเขาได้” Purdie กล่าวเสริม “การมีส่วนร่วมของเราอยู่ที่วิธีการสร้างแบบจำลอง [การเรียนรู้ของเครื่อง] เพื่อให้แน่ใจว่ามีการกำกับดูแลข้อมูล ข้อมูลที่ถูกต้องจะเข้าไป และมีการดูแลจัดการข้อมูล นี่คือวิธีที่จะรักษาความรู้ในขอบเขตของเราและยังคงรับประกันคุณภาพและความปลอดภัย [สำหรับผู้ป่วย]”

ขณะเดียวกัน ความท้าทายด้านเทคนิคและปัจจัยมนุษย์ที่เกี่ยวข้องกับการนำการวางแผนการรักษาแบบอัตโนมัติมาใช้เป็นเรื่องราวของ David Wiant นักฟิสิกส์การแพทย์อาวุโสที่ สุขภาพโคนซึ่งเป็นเครือข่ายการดูแลสุขภาพที่ไม่แสวงหาผลกำไรที่ตั้งอยู่ในเมืองกรีนสโบโร รัฐนอร์ทแคโรไลนา แรงจูงใจในการวางแผนอัตโนมัติ (AP) มีความชัดเจนเพียงพอ ซึ่งเป็นแนวโน้มที่สูงขึ้นอย่างไม่หยุดยั้งของการวินิจฉัยโรคมะเร็งในการคาดการณ์ทั้งหมดในปีต่อๆ ไป “สิ่งสำคัญคือเราต้องปฏิบัติต่อคนเหล่านี้ให้เร็วที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้” Wiant กล่าวกับผู้ร่วมประชุม

กุญแจสู่ความสำเร็จทางคลินิกของ AP อยู่ที่การรับรู้และการจัดการอย่างเป็นระบบถึงอุปสรรคในการปรับใช้ การรวมเวิร์กโฟลว์เป็นกรณีตัวอย่าง “คลินิกจำเป็นต้องมีแผนที่ชัดเจนว่าจะใช้งาน AP อย่างไร ใครเป็นผู้ดำเนินการ ใช้เมื่อใด และในกรณีใดบ้าง” Wiant กล่าว “ถ้าไม่ คุณก็อาจประสบปัญหาได้อย่างรวดเร็ว”

ความน่าเชื่อถือและการที่ AP สามารถสร้างผลลัพธ์ที่ไม่คาดคิดได้ “จะมีบางกรณีที่คุณใส่สิ่งที่คุณคิดว่าเป็นชุดข้อมูลผู้ป่วยมาตรฐานที่ดีและสะอาด และคุณจะได้ผลลัพธ์ที่คุณไม่คาดคิด” เขากล่าวต่อ เกือบทุกครั้งเนื่องจากข้อมูลผู้ป่วยมีลักษณะที่ผิดปกติบางอย่าง เช่น อุปกรณ์ที่ฝังไว้ (หรือวัตถุแปลกปลอม) หรือบางทีอาจเป็นผู้ป่วยที่เคยผ่านการรักษาด้วยรังสีมาก่อน

คำตอบที่ Wiant ตั้งไว้คือเพื่อให้แน่ใจว่าทีมรังสีวิทยามีความรู้อย่างใกล้ชิดเกี่ยวกับ AP เพื่อทำความเข้าใจปัญหาด้านความน่าเชื่อถือ และเพื่อใช้ความรู้นี้เพื่อระบุกรณีที่จำเป็นต้องมีการวางแผนด้วยตนเอง ในเวลาเดียวกัน เขาสรุปว่า “สิ่งสำคัญคือต้องระบุแหล่งที่มาของข้อผิดพลาดแบบสุ่มที่อาจไม่ซ้ำกับ AP และเพิ่มการตรวจสอบเพื่อลด [ในขณะที่] ขยาย AP ต่อไปเพื่อจัดการกับกรณีที่ไม่ได้มาตรฐาน”

การป้องกันความพึงพอใจ

นอกจากนี้ ในขั้นตอนการทำงานยังมีประเด็นอีกมากมายที่ต้องพิจารณาด้วยการเปิดตัว QA การวางแผนการรักษาแบบอัตโนมัติ Elizabeth Covington รองศาสตราจารย์และผู้อำนวยการฝ่ายคุณภาพและความปลอดภัยในแผนกรังสีรักษาและมะเร็งวิทยาที่อธิบาย Michigan Medicine,มหาวิทยาลัยมิชิแกน (แอน อาร์เบอร์, มิชิแกน)

เพื่อหลีกเลี่ยงสิ่งที่โควิงตันเรียกว่า "ระบบอัตโนมัติที่ไม่สมบูรณ์" ในการวางแผนการรักษา QA จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องเข้าใจปัจจัยเสี่ยงล่วงหน้าก่อนที่จะนำไปใช้ สิ่งที่สำคัญที่สุดคือความพึงพอใจของระบบอัตโนมัติ (ความล้มเหลวในการระมัดระวังอย่างเพียงพอในการดูแลระบบอัตโนมัติ) และอคติของระบบอัตโนมัติ (แนวโน้มที่ผู้ใช้ปลายทางจะสนับสนุนระบบการตัดสินใจแบบอัตโนมัติมากกว่าข้อมูลที่ขัดแย้งกัน แม้ว่าข้อมูลหลังนั้นจะถูกต้องก็ตาม)

“สิ่งสำคัญเมื่อคุณเริ่มใช้ระบบ [QA แผนอัตโนมัติ] เหล่านี้เพื่อทำความเข้าใจข้อจำกัด” โควิงตันกล่าว "[ตัวอย่าง] คุณคงไม่ต้องการที่จะปล่อยการตรวจสอบอัตโนมัติเร็วเกินไปที่จะให้ผลบวกลวง เนื่องจากผู้ใช้จะหมดความรู้สึกต่อแฟล็กของระบบ"

เอกสารประกอบซอฟต์แวร์แบบละเอียดก็เป็นสิ่งจำเป็นเช่นกัน Covington ให้เหตุผล “เอกสารคือเพื่อนของคุณ” เธอบอกกับผู้ร่วมประชุม “เพื่อให้ทั้งทีม ไม่ว่าจะเป็นนักฟิสิกส์ นักวัดปริมาณรังสี และนักบำบัด รู้ว่าการตรวจสอบอัตโนมัติเหล่านี้กำลังทำอะไรอยู่ และเข้าใจอย่างถ่องแท้ถึงสิ่งที่ระบบอัตโนมัติกำลังบอกพวกเขา”

“ต้องมี” สุดท้ายคือการวิเคราะห์ความเสี่ยงในอนาคตของซอฟต์แวร์ระบบอัตโนมัติ ไม่ว่าจะเป็นโค้ดภายในองค์กรที่สร้างขึ้นเองหรือผลิตภัณฑ์ของบุคคลที่สามจากผู้ขายเชิงพาณิชย์ “ก่อนที่คุณจะเผยแพร่ซอฟต์แวร์” โควิงตันกล่าว “คุณต้องเข้าใจจริงๆ ว่าความเสี่ยงและอันตรายของการผสานรวมซอฟต์แวร์นี้เข้ากับกระบวนการทำงานทางคลินิกของคุณนั้นมีความเสี่ยงและอันตรายอย่างไร”

การบำบัดด้วยโปรตอนในวิถีขาขึ้น ในขณะที่แผนการบำบัดแบบ FLASH เตรียมพร้อมที่จะส่องแสง

ด้วยเหตุนี้ Covington จึงอธิบายว่าเธอและเพื่อนร่วมงานที่ Michigan Medicine วัดปริมาณความเสี่ยงของเครื่องมืออัตโนมัติในแง่ของสิ่งที่เรียกว่า “หมายเลขความเสี่ยงของซอฟต์แวร์” (SRN) ได้อย่างไร โดยพื้นฐานแล้ว SRN นั้นเป็นเมทริกซ์ของอินพุตที่แยกจากกันสามรายการ ได้แก่ ประชากร (การวัดโดยตรงของประชากรผู้ป่วยที่เครื่องมือจะได้รับผลกระทบ) เจตนา (วิธีที่ซอฟต์แวร์จะถูกใช้ในการตัดสินใจทางคลินิกและความสามารถในการส่งผลกระทบอย่างรุนแรงต่อผลลัพธ์ของผู้ป่วย) และความซับซ้อน (การวัดความยากสำหรับผู้ตรวจสอบอิสระในการค้นหาข้อผิดพลาดในซอฟต์แวร์)

โควิงตันสรุปด้วยข้อความเตือนว่า "ในตอนนี้ ระบบอัตโนมัติสามารถแก้ปัญหาบางอย่างได้ แต่ไม่ใช่ทุกปัญหา นอกจากนี้ยังอาจทำให้เกิดปัญหาใหม่ – ปัญหาที่คุณไม่คาดคิด”

• เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
• ที่มา: https://physicsworld.com/a/automation-in-the-radiotherapy-workflow-efficiency-effectiveness-and-limitations/