Chunhao Wang, Xiaofeng Zhu, Julian C. Hong, and Dandan Zheng.
Technol Cancer Res Treat. 2019 Jan 1;18:1533033819873922.
CONTESTO:
Il piano di trattamento (TP) è una fase fondamentale del flusso di lavoro della radioterapia (RT). Lo sviluppo di software e hardware sempre più sofisticati ha permesso di realizzare piani di trattamento sempre più complessi permettendo di aumentare la conformazione della dose al target tumorale evitando sempre di più il danno tissutale agli organi e alle strutture sane adiacenti (OAR).
Di conseguenza la fase di pianificazione è diventata sempre più laboriosa, richiedendo molte ore per ottimizzare un singolo TP. L’introduzione delle tecniche di intelligenza artificiale (AI) nell’ambiente sanitario ha permesso lo sviluppo di algoritmi che lavorano sull’automazione dei processi di pianificazione e/o sulla ottimizzazione della dose (Automatic Treatment Planning – ATP).
In questo articolo vengono analizzate diverse tipologie di AI applicata alla pianificazione, tutte basate sulla implementazione di modelli automatizzati grazie ai quali, tramite librerie di piani e/o ottimizzazioni salvate sulla base dei vari distretti anatomici, il lavoro del pianificatore diventa più semplice in quanto deve richiamare le diverse librerie di lavoro e regolare i vincoli degli istogrammi dose/volume (DVH), per ottenere l’obiettivo dosimetrico voluto.
Questo lavoro ha dimostrato il miglioramento dell’efficienza della pianificazione e al contempo, che il TP non è più operatore dipendente, ovvero questi sistemi tendono ad una standardizzazione dei risultati in termini di qualità, indipendentemente dall’esperienza del dosimetrista.
COMMENTO AITRO:
Questo articolo mette in evidenza come l’AI, applicata alla radioterapia aiuta il pianificatore a migliorare la qualità del piano di trattamento anche in rapporto al tempo impiegato per elaborarlo. I sistemi di AI applicati ai TP vogliono migliorare le prestazioni di chi pianifica, riducendo le differenze, in qualità e tempo, operatore- dipendenti.
Tutto ancora da valutare, quale sarà l’impatto sulle procedure di pianificazione e le figure professionali coinvolte, con l’applicazione e la diffusione di questi sistemi di AI, attualmente ancora in studio.