La radioterapia rappresenta un trattamento chiave nei percorsi di cura dei pazienti oncologici[1] ma l’accesso a questa terapia risulta spesso tutt’altro che semplice: criticità correlate alla personalizzazione dei percorsi di cura (solitamente gestiti da diversi specialisti), limitata disponibilità di LINAC sul territorio, mancanza di automazione di processi e problematiche di interoperabilità rendono difficoltoso massimizzare gli outcome per i pazienti.
Con l’obiettivo di rivoluzionare questa realtà e rendere la radioterapia (RT) un trattamento accessibile a tutti in tempi di attesa ridotti [2], GE HealthCare ha sviluppato un ecosistema fondato su innovazione tecnologica, interoperabilità e automazione dei flussi di lavoro che fornisce agli specialisti gli strumenti per garantire assistenza di massima qualità incentrata sul paziente e sui suoi specifici bisogni terapeutici in ogni fase del percorso di cura.
Innovazione tecnologica
L’implementazione dell’Intelligenza Artificiale (IA) nelle apparecchiature TC ed RM dedicate alla simulazione del trattamento RT genera immagini di alta qualità che consentono di svolgere con estrema precisione le operazioni di contornamento del volume tumorale e degli organi a rischio.
TC
L’innovativa tecnologia di TC spettrale volumetrica basata sulla ricostruzione delle immagini con Deep Learning Gemstone Spectral Imaging (GSI) Xtream permette di rendere più immediato il rilevamento delle lesioni tumorali e la caratterizzazione dei tessuti: combinando lo switching sincronizzato ultrafast kVp-mA con GSI TrueFidelity [3], questa tecnologia fornisce immagini GSI di altissima qualità.
Questa tecnologia ha permesso importanti miglioramenti anche in Protonterapia: GSI rende possibile determinare lo stopping power di un determinato tessuto sfruttando la dipendenza energetica dell’interazione tra raggi X e atomi, sulla base della densità elettronica relativa (RED) e del numero atomico effettivo (EAN).
RM
Per quanto riguarda la RM, l’IA rende sempre più concreta la realizzazione nella routine clinica del planning del trattamento radioterapico MRI-only [4].
L’implementazione dell’algoritmo AIR™ Recon DL [5] e delle bobine flessibili AIR™ [6] rende possibile la generazione di immagini RM caratterizzate da elevatissimo rapporto segnale-rumore in tempi di acquisizione ridotti, consentendo l’ottimizzazione dei flussi di lavoro. Combinando con queste tecnologie il software di intelligenza artificiale MRI Planner dell’azienda partner Spectronic Medical, che utilizzando una singola immagine RM produce una Synthetic TC di elevata qualità, si ottengono immagini che favoriscono una miglior differenziazione dei tessuti molli rispetto ad un’immagine TC tradizionale. In questo modo si ottiene il grado di dettaglio necessario per le operazioni di contornamento. Inoltre, rimuovendo lo step di co-registrazione dei dataset di immagini TC e RM acquisiti in momenti distinti, questo approccio riduce notevolmente il rischio di insorgenza di mismatch ed errori di allineamento dovuti alla riproduzione del set-up.
Interoperabilità e automazione dei flussi di lavoro
IntelligentRT (iRT) è il primo sistema di collaborazione dedicato alla Radioterapia per la gestione olistica del percorso di cura del paziente oncologico. Questo sistema innovativo coordina e automatizza i flussi di dati consentendo di accedere in modo intuitivo alla storia clinica del paziente, al suo attuale stato di cura e agli step successivi previsti dal suo percorso di cura attraverso un’unica interfaccia web-based. È inoltre possibile integrare alle applicazioni specifiche iRT anche altre applicazioni RT e piattaforme funzionali (come PACS e TPS) già esistenti grazie all’interoperabilità multi-vendor che caratterizza il sistema.
Con iRT vengono superate le criticità correlate alla personalizzazione del trattamento, alla presa in carico da parte di diversi specialisti e all’impossibilità di condivisione delle informazioni dei diversi software e sistemi utilizzati per la gestione del flusso di lavoro: la possibilità per tutti gli specialisti coinvolti di controllare tutte le applicazioni utilizzate per la gestione del paziente attraverso un’unica interfaccia, aumenta il grado di automazione dei processi riducendo le tempistiche richieste per svolgerli e di conseguenza i tempi di attesa per il trattamento. Viene in questo modo diminuito anche il carico cognitivo a cui sono sottoposti i professionisti sanitari, fattore che incide fortemente nella riduzione del tasso di errore.
Conclusioni
Rendere la radioterapia un trattamento accessibile a tutti e con tempi d’attesa ridotti? Oggi è una realtà sempre più concreta grazie a un ecosistema RT basato sull’implementazione di tecnologie innovative potenziate dall’IA e a un sistema di collaborazione caratterizzato da elevati livelli di interoperabilità e connettività che facilitano l’automazione dei processi. Questa soluzione promette di supportare gli specialisti in ogni step del percorso di cura, riducendo i tempi di attesa per il trattamento e diminuendo il disagio per i pazienti oncologici e per i loro cari.
[1] Circa 2/3 dei pazienti oncologici viene sottoposto a radioterapia (come trattamento singolo o in associazione ad altre terapie).
[2] Ad oggi i tempi di attesa per la prima seduta di radioterapia oncologica ammontano a diverse settimane mentre idealmente dovrebbero essere pari a pochi giorni.
[3] Algoritmo di ricostruzione delle immagini basato sul Deep Learning che fornisce immagini di elevatissima qualità mantenendo a livelli minimi la dose radiante.
[4] Utile specialmente per la pianificazione ad alta precisione del trattamento radioterapico dei distretti encefalo, capo-collo e pelvi.
[5] Algoritmo di ricostruzione delle immagini basato sul Deep Learning che agisce direttamente sul K-spazio incrementando il rapporto segnale-rumore e contrasto-rumore e rimuovendo artefatti ringing.
[6] Bobine ad elevata densità di canali contraddistinte da estrema leggerezza e flessibilità, caratteristiche che le rendono perfettamente adattabili alla specifica anatomia del paziente.
