Ce protocole décrit une série d’outils automatisés conçus pour l’autocontouring et l’autoplanification de radiothérapie de haute qualité qui sont regroupés dans un service Web afin de maximiser la robustesse et l’évolutivité tout en minimisant les coûts opérationnels.
L’accès à la radiothérapie est limité dans le monde. L’assistant de planification de la radiothérapie (APR) est un outil Web entièrement automatisé qui est en cours de développement pour offrir des outils de planification de traitement de radiothérapie entièrement automatisés aux cliniques disposant de ressources limitées. L’objectif est d’aider les équipes cliniques à intensifier leurs efforts, afin d’atteindre davantage de patients atteints de cancer. L’utilisateur se connecte à la RPA via une page web, remplit une demande de service (prescription et informations sur les cibles de radiothérapie) et télécharge l’ensemble d’images CT du patient. La RPA propose deux approches de la planification automatisée. Dans le cadre d’une planification en une seule étape, le système utilise la demande de service et la tomodensitométrie pour générer automatiquement les contours et le plan de traitement nécessaires. Dans la planification en deux étapes, l’utilisateur examine et modifie les contours générés automatiquement avant que la RPA ne continue à générer un plan d’arc thérapeutique modulé en volume. Le plan final est téléchargé à partir du site Web de l’APR et importé dans le système local de planification du traitement de l’utilisateur, où la dose est recalculée pour le linac mis en service localement. Si nécessaire, le plan est révisé avant l’approbation de l’utilisation clinique.
Le nombre mondial de cas de cancer devrait atteindre environ 24,6 millions d’ici 2030, le fardeau le plus lourd étant enregistré dans les pays à revenu faible et intermédiaire (PRFI)1. La radiothérapie est un traitement rentable, curatif et palliatif du cancer, qui bénéficie à environ 50 % des patients atteints de cancer et à 60 à 70 % dans les pays à faible revenu où les patients sont plus susceptibles de se présenter à un stade avancé 2,3. Cependant, l’accès à la radiothérapie dans le monde est limité4 ; par exemple, aucun pays d’Afrique n’a la capacité de radiothérapie nécessaire pour répondre à leurs besoins estimés5. Plusieurs études ont estimé ces pénuries imminentes et ce qui serait nécessaire pour répondre aux besoins à venir 6,7.
La Commission d’oncologie du Lancet a fait valoir de manière convaincante que l’investissement dans l’amélioration de la capacité de radiothérapie permettrait non seulement de sauver des vies, mais aussi d’apporter des avantages économiques positifs3. Ils ont également souligné que l’automatisation du contouring de la radiothérapie et de la planification du traitement peut aider les équipes cliniques à intensifier leurs efforts en réduisant considérablement le temps consacré à ces tâches par les oncologues et les physiciens, respectivement, ce qui rend les objectifs plus réalisables.
Notre groupe de recherche a travaillé en collaboration avec les équipes cliniques de MD Anderson et d’hôpitaux du monde entier pour développer des outils automatisés basés sur le Web. Cette suite d’outils (appelée RPA) fournit un contouring basé sur l’intelligence artificielle (décrivant les tumeurs et les organes voisins sur les tomodensitogrammes) et la planification du traitement par radiothérapie (qui définit exactement comment la radiothérapie est administrée). Cette plateforme Web offre l’avantage de réduire le temps et les ressources nécessaires à la préparation de plans de haute qualité pour chaque patient.
Notre expérience avec une première version d’un outil basé sur l’IA chez MD Anderson a montré que le contouring automatisé peut faire gagner jusqu’à 2 heures par patient, ce qui simplifie considérablement le flux de travail. Cela signifie que le personnel clinique actuel sera en mesure d’intensifier ses efforts, en traitant plus de patients avec une radiothérapie de meilleure qualité. En offrant ces outils par l’intermédiaire d’un service Web entièrement automatisé (Radiation Planning Assistant [RPA], RPA.mdanderson.org), nous pouvons minimiser les coûts pour les patients et les fournisseurs et maximiser la portée de cet outil.
Nous développons la RPA depuis 6 ans, et plusieurs changements significatifs ont été apportés depuis notre première publication sur les workflows RPA8. Il s’agit notamment de développer la RPA en un outil Web, réduisant ainsi les coûts associés à l’installation et à la maintenance, et améliorant la robustesse du système. Parmi les autres améliorations, citons les modifications apportées aux interfaces utilisateur afin d’améliorer la convivialité et de réduire le risque d’erreur9 et l’élargissement des options de traitement (en particulier, la planification de la radiothérapie pour le sein10 post-mastectomie et les métastases cérébrales11). Ainsi, le protocole décrit ici est nettement plus avancé que la version initiale précédemment publiée.
L’APR utilise un processus en une seule étape pour créer des contours et des plans dans des situations où la modification des contours n’est généralement pas nécessaire pour créer le plan de traitement. Cela comprend la planification du traitement du cancer du col de l’utérus à quatre champs (basée sur des repères osseux ou des contours des tissus mous générés automatiquement)12,13,14,15, des champs tangentiels ou supraclaviculaires pour le cancer du sein post-mastectomie11 et des champs latéraux opposés pour les traitements du cerveau entier 16. Dans un avenir proche, nous prévoyons ajouter des traitements craniospinaux pour les cancers pédiatriques17, des traitements à trois champs pour le cancer du rectum18 et la planification de traitement pour divers cas palliatifs (corps vertébraux, hanches et côtes)19, ainsi que pour les cancers du poumon et de la vessie. À l’heure actuelle, les traitements plus avancés, en particulier la thérapie par arc à modulation de volume (VMAT), nécessitent un processus en deux étapes dans lequel les contours générés automatiquement sont modifiés avant la planification du traitement13,20. Cependant, la qualité de l’autocontouring basé sur l’apprentissage profond est telle que nous prévoyons de changer ces approches de planification en un processus en une seule étape à l’avenir. Ce protocole met l’accent sur la planification en une seule étape.
La figure 1 montre le flux de travail global pour la création d’un plan de traitement de radiothérapie à l’aide de l’APR, avec plus de détails sur les différentes tâches indiquées dans le tableau 1. En résumé, l’APR exige une demande de service dûment remplie (qui comprend des informations telles que la prescription de la dose et l’approche de traitement) et la tomodensitométrie individuelle du patient. La demande de service doit être acceptée par un radio-oncologue. La tomodensitométrie doit être acceptée par un utilisateur clinique pour s’assurer que les calculs de l’APR sont effectués sur la bonne tomodensitométrie. Une fois que l’APR a généré un plan, celui-ci doit être téléchargé à partir du site Web de l’APR et importé dans le système de planification du traitement de l’utilisateur, où la dose doit être recalculée. Cela est nécessaire car l’APR calcule des plans sur des poutres standard (disponibles pour plusieurs modèles de linac), qui peuvent ne pas correspondre exactement aux caractéristiques de la poutre du linac local. Cette approche a été adoptée pour réduire les coûts, bien qu’une personnalisation puisse être nécessaire si les poutres locales sont significativement différentes de nos poutres standard. Les utilisateurs (planificateur de traitement et radio-oncologue) peuvent apporter des modifications au plan. Le plan entre ensuite dans le flux de travail clinique typique de l’utilisateur, y compris les contrôles d’assurance qualité locaux. Enfin, l’utilisateur doit télécharger son plan final (recalculé et modifié) sur le site Web de l’APR, où une comparaison automatisée entre le plan final et le plan de l’APR est effectuée. Il s’agit d’une vérification utile de l’intégrité des données dans l’ensemble du flux de travail.
Figure 1 : Flux de travail du processus automatisé de planification du traitement. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.
Tâche # de la figure 1 | Description de la tâche | Emplacement | |||
Examiner l’état de tous les patients antérieurs | Tableau de bord principal | ||||
1 | Remplir une demande de service sur le site Web de l’APR | Tableau de bord des demandes de service | |||
2 | Télécharger une tomodensitométrie sur le site Web de la RPA | Tableau de bord de tomodensitométrie | |||
3 | Vérifier l’état du patient | Tableau de bord principal | |||
Consulter et télécharger le plan RPA | Tableau de bord principal | ||||
4 | Importez le plan dans le TPS de l’utilisateur, recalculez la dose et apportez les modifications nécessaires | Local TPS | |||
5, 6 | Téléchargez le plan final sur le site Web de l’APR | Tableau de bord de comparaison des plans | |||
Passez en revue la comparaison automatique du plan final et du plan RPA | Tableau de bord de comparaison des plans | ||||
– | Le plan entre dans le flux de travail clinique de routine de l’utilisateur, y compris l’assurance qualité régulière | Logiciel propre à l’utilisateur |
Tableau 1 : Vue d’ensemble des tâches impliquées dans la création d’un plan RPA à l’aide du flux de travail en 1 étape. TPS local : Système de planification du traitement de l’utilisateur.
Ce manuscrit décrit ce flux de travail en une étape pour l’APR et présente quelques exemples de résultats du processus de planification du traitement. À l’heure actuelle, les approches de planification suivantes utilisent ce flux de travail en une seule étape : i) Plans de traitement en boîte à quatre champs pour les patientes atteintes d’un cancer du col de l’utérus (ouvertures osseuses basées sur des points de repère) ; ii) des plans de traitement en boîte à quatre champs pour les patientes atteintes d’un cancer du col de l’utérus (ouvertures de champ basées sur les tissus mous) ; iii) les plans de traitement tangentiels et supraclaviculaires pour les patients atteints de la paroi thoracique ; iv) les plans de traitement du cerveau entier.
Ce protocole décrit les étapes de la création de plans de traitement automatisés à l’aide de la RPA. Les étapes clés sont (1) le téléchargement et l’approbation de la tomodensitométrie, (2) l’achèvement et l’approbation de la demande de service, (3) le téléchargement et l’importation du plan dans le TPS de l’utilisateur et le recalcul de la dose et de l’édition du plan, et (4) le téléchargement du plan final édité pour comparaison avec le plan RPA. L’ordre de l’approbation CT et de l’approbation de la demande de service sont interchangeables. Certains plans, en particulier les plans d’arc à modulation de volume pour le cancer de la tête et du cou et du col de l’utérus, sont créés dans un processus en deux étapes dans lequel les interactions supplémentaires de l’utilisateur et les contours et plans sont générés séparément. Dans l’ensemble, cependant, les processus sont similaires, et nous nous attendons à ce que ces approches avancées de planification du traitement puissent être transformées en un processus en une seule étape à l’avenir. L’acceptabilité clinique globale que l’on peut attendre de ces outils et des outils en cours de développement pour les versions futures peut être trouvée dans nos travaux publiés 10,12,14,15,16,17,18,19,20,21,22.
Ces outils présentent plusieurs limites, comme nous l’avons décrit dans nos travaux antérieurs, qui ont étudié les risques liés au déploiement de l’assistant de planification de la radiothérapie dans les cliniques de radiothérapie 9,23. Bien que l’interface utilisateur ait été conçue pour minimiser le risque de saisie de données inappropriées, telles que des images CT qui n’ont pas un champ de vision suffisant ou des erreurs de saisie manuelle des données, il existe toujours un risque d’erreur. Plus précisément, l’erreur humaine, le biais d’automatisation (trop de confiance dans les résultats) et l’erreur logicielle sont préoccupants9. Un examen minutieux et, si nécessaire, une modification des contours et des plans générés automatiquement sont essentiels pour une utilisation sûre de l’assistant de planification des rayonnements. En général, ces examens devraient suivre le même processus que celui suivi pour l’examen des plans cliniques par les physiciens et les radio-oncologues, bien que cela puisse être appuyé par l’utilisation de listes de contrôle élaborées spécifiquement pour compléter l’examen manuel des plans de traitement créés automatiquement24.
Il existe des situations où la RPA ne sera pas en mesure de générer un plan et signalera une erreur à l’utilisateur. Dans presque tous les cas, cela sera dû au fait que l’APR rencontrera des données inattendues qu’elle ne peut pas interpréter, telles qu’un champ de vision ou un positionnement insuffisant du patient (par exemple, si une image de tomodensitométrie a été prise à l’aide d’un protocole en décubitus dorsal, mais avec le patient en position couchée). L’utilisateur peut être en mesure d’identifier le problème en fonction de l’endroit où l’erreur est signalée. Dans la plupart des cas, ces situations ne peuvent être résolues que par un contournage ou une planification manuelle. L’équipe RPA peut également être en mesure d’examiner les fichiers journaux pour identifier le problème.
La RPA a été conçue et développée spécifiquement pour fournir des outils d’auto-contouring et d’autoplanification de haute qualité aux cliniques aux ressources limitées, en particulier celles des pays à revenu faible et intermédiaire. Nous travaillons actuellement sur les processus réglementaires, juridiques et administratifs qui mèneront à l’utilisation clinique de l’APR. Une fois que cela se produit, nous prévoyons de surveiller attentivement l’utilisation et d’apporter des modifications au flux de travail ou aux interfaces utilisateur en réponse à tout risque imprévu ou à tout autre commentaire des utilisateurs. L’objectif est de fournir des outils qui soutiennent les services de radiothérapie, de sorte que les équipes cliniques locales puissent intensifier leurs efforts, améliorant ainsi l’accès à des plans de radiothérapie cohérents et de haute qualité. Nous espérons que cela se traduira par de meilleurs résultats pour les patients, ainsi que par une réduction des temps d’attente. Bien que le portefeuille actuel soit limité aux cancers de la tête et du cou, du sein et du col de l’utérus, ainsi qu’à l’irradiation du cerveau entier pour les métastases cérébrales, nous travaillons sur des traitements supplémentaires qui seront intégrés dans les futures versions17, 18 et 19.
The authors have nothing to disclose.
Ces travaux ont été financés par le National Cancer Institute et le Wellcome Trust, avec le soutien supplémentaire de Varian Medical Systems. Notre système actuel utilise Eclipse pour les fonctions de planification du traitement. Nous tenons également à remercier Ann Sutton des services d’édition, Research Medical Library, UT MD Anderson Cancer Center. En plus du financement institutionnel pour le développement de la RPA, nos équipes de recherche reçoivent des fonds de l’Institut de prévention et de recherche sur le cancer du Texas (CPRIT) et du Fonds pour l’innovation en informatique du cancer, le MD Anderson Cancer Center de l’Université du Texas.