¿Cómo podemos mejorar la eficacia y mantener la calidad?

¿Cómo podemos mejorar la eficacia y mantener la calidad?

El proceso de radioterapia (RT), desde la planificación hasta la administración del tratamiento, se ha vuelto cada vez más complejo con el paso del tiempo. Suele implicar una intensa dinámica entre los distintos profesionales sanitarios y los equipos, que, al igual que el proceso, se han vuelto más complejos. Además, este proceso requiere una gran precisión en todas sus fases, que suelen ser intensas y largas, para responder a la calidad y sofisticación de las técnicas de tratamiento actuales.

Se han desarrollado nuevos enfoques para hacer frente a los retos de la planificación y el tratamiento. Por ejemplo, en la actualidad son numerosas las tareas de garantía y control de calidad que se exigen y llevan a cabo para garantizar la calidad y detectar y prevenir posibles errores en el proceso de planificación y tratamiento.

En el campo de la inteligencia artificial (IA), los últimos avances han proporcionado a la comunidad oncológica herramientas interesantes para mejorar la eficiencia y el rendimiento dentro del proceso de garantía de calidad. Las herramientas que utilizan IA pueden mejorar la eficacia, la precisión y la garantía de calidad del tratamiento. Estas herramientas pueden aplicarse en todas las fases del proceso de RT, desde el diagnóstico hasta el tratamiento y el seguimiento del paciente, lo que supone un aumento sin precedentes de la eficiencia.

El proceso de RT puede estructurarse en: adquisición de imágenes para la planificación, delimitación de volúmenes diana y órganos en riesgo (OAR), creación de planes para el tratamiento y su administración, y realización de comprobaciones individualizadas de garantía de calidad (QA). La automatización suele seguir el mismo flujo de trabajo, con cada tarea automatizada por separado.

Varios estudios indican que la principal incertidumbre en la planificación del tratamiento de radioterapia para la mayoría de las localizaciones tumorales radica en la delimitación del volumen diana, lo que puede dar lugar a errores sistemáticos en la administración de la dosis y afectar al control local de la enfermedad. Además, hay que tener en cuenta que la definición del volumen diana y de los OAR es una tarea que requiere mucho tiempo y es muy subjetiva, por lo que se encuentra en el centro de la planificación de la RT. Actualmente, el uso de una herramienta de contorneado automático permite reducir drásticamente el tiempo necesario para crear los contornos de los OAR y de algunos volúmenes diana, al tiempo que permite mejorar la coherencia de los contornos entre los clínicos.

El objetivo de esta automatización en la planificación del tratamiento es la estandarización y la eficacia entre profesionales, reduciendo las variaciones no deseadas entre pacientes e instituciones, al tiempo que se aumenta la eficacia y se reduce el tiempo necesario para iniciar el tratamiento.

Además, también se sabe que la combinación de recursos limitados en la planificación y un elevado número de pacientes a tratar puede dificultar la realización de tratamientos individualizados y de alta calidad. Por tanto, la posibilidad de aumentar la productividad sin perder calidad se convierte en un pilar fundamental a la hora de utilizar la automatización. En la actualidad, ya se han desarrollado varios flujos de trabajo totalmente automatizados para generar planes dosimétricos, que incluyen la segmentación automática de los órganos en riesgo, la configuración automática de los haces de radiación con la optimización de los ángulos del gantry y del colimador, así como la creación de funciones objetivo en el optimizador para alcanzar la meta deseada lo antes posible.

La planificación basada en el conocimiento es otra de las potentes herramientas que han surgido. Se trata de un algoritmo de planificación que permite incorporar de forma objetiva toda la experiencia previa para predecir la dosis en la planificación de nuevos casos mediante la recopilación de datos de planes anteriores similares. Se convierte así en una herramienta importante para acelerar el proceso de planificación de la RT. Su uso se ha vuelto aún más importante cuando necesitamos planificar tratamientos de alta precisión, como la RT Estereotáctica (SBRT) cuya planificación requiere horas o incluso días de esfuerzo humano.

Este proceso de mejora e implementación de herramientas para tareas específicas en el proceso de planificación ha mejorado el tiempo que se tarda en iniciar el tratamiento del paciente, reduciendo el tiempo total de planificación desde la adquisición de la imagen hasta el tratamiento.

En conclusión, la integración de la IA en los procesos de RT puede permitir a los radioncólogos dedicar más tiempo a la consulta y el seguimiento de los pacientes, optimizando y mejorando la eficacia del proceso de radioterapia. También dará a los dosimetristas, físicos y radioterapeutas la oportunidad de dedicar más tiempo al aprendizaje de nuevas técnicas, dejando más espacio para el proceso de formación continua que requiere la profesión.

Ana Raquel Coutinho

ePlanning Gestión de Servicios

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