このプロトコルは、高品質の放射線治療、オートコントゥアリング、およびオートプランニング用に設計された一連の自動化ツールをWebベースのサービスにパッケージ化して、運用コストを最小限に抑えながら堅牢性とスケーラビリティを最大化することを説明しています。
放射線治療へのアクセスは世界中で限られています。放射線計画アシスタント(RPA)は、リソースが限られている診療所に完全に自動化された放射線治療計画ツールを提供するために開発されている、完全に自動化されたWebベースのツールです。目標は、臨床チームが取り組みを拡大し、より多くのがん患者にリーチできるようにすることです。ユーザーはWebページを介してRPAに接続し、サービスリクエスト(処方箋と放射線治療ターゲットに関する情報)を完了し、患者のCT画像セットをアップロードします。RPA は、自動計画に 2 つのアプローチを提供します。ワンステップ計画では、システムはサービスリクエストとCTスキャンを使用して、必要な輪郭と治療計画を自動的に生成します。2段階の計画では、RPAが体積変調アーク治療計画の生成を続行する前に、ユーザーが自動生成された輪郭をレビューして編集します。最終計画はRPAのウェブサイトからダウンロードされ、ユーザーのローカル治療計画システムにインポートされ、そこでローカルで委託されたリニアックの線量が再計算されます。必要に応じて、臨床使用の承認前に計画が編集されます。
世界のがん患者数は2030年までに約2,460万人に増加すると予想されており、低・中所得国(LMICs)が最も大きな負担となっています1。放射線療法は、がんの費用対効果が高く、治癒力があり、緩和的な治療法であり、がん患者の約50%に利益をもたらし、患者が後期ステージで発症する可能性が高い低所得国では60〜70%に利益をもたらします2,3。しかし、世界中で放射線治療を受けられる状況は限られています4。例えば、アフリカのどの国も、推定される必要量を満たすだけの放射線治療能力を有していません5。いくつかの研究は、これらの差し迫った不足と、今後のニーズを満たすために何が必要かを推定しています6,7。
Lancet Oncology Commissionは、放射線治療能力の向上への投資は、命を救うだけでなく、プラスの経済的利益ももたらすという説得力のある主張をしました3。また、放射線治療の輪郭形成と治療計画の自動化は、腫瘍医と物理学者がそれぞれこれらのタスクに費やす時間を大幅に短縮し、目標をより達成しやすくすることで、臨床チームが取り組みを拡大するのに役立つ可能性があると特に指摘しました。
私たちの研究グループは、MDアンダーソンの臨床チームや世界中の病院と協力して、Webベースの自動化ツールを開発しています。この一連のツール(RPAと呼ばれる)は、人工知能ベースの輪郭形成(CTスキャンで腫瘍と近くの臓器の輪郭を描く)と放射線治療計画(放射線がどのように照射されるかを正確に定義する)を提供します。このウェブベースのプラットフォームには、各患者のための高品質の計画を作成するために必要な時間とリソースが削減されるという利点があります。
MD Anderson の AI ベースのツールの初期バージョンでの経験から、自動輪郭形成により、患者 1 人あたり最大 2 時間節約でき、ワークフローが大幅に合理化されることが示されています。これは、現在の臨床スタッフが努力を拡大し、より質の高い放射線治療でより多くの患者を治療できることを意味します。これらのツールを、完全に自動化されたウェブベースのサービス(放射線計画アシスタント[RPA]、 RPA.mdanderson.org)を介して提供することで、患者と医療従事者のコストを最小限に抑え、このツールのリーチを最大化することができます。
RPA の開発は 6 年間行われており、RPA ワークフロー8 を最初に公開して以来、いくつかの重要な変更が加えられてきました。これには、RPAをWebベースのツールに開発することで、インストールとメンテナンスに関連するコストを削減し、システムの堅牢性を向上させることが含まれます。その他の改善点としては、ユーザビリティの向上とエラーのリスク 低減のためのユーザーインターフェースの変更9や、治療選択肢の拡大(具体的には、乳房切除後の乳房10 および脳への転移11に対する放射線治療計画)が含まれる。したがって、ここで説明するプロトコルは、以前に公開された最初のバージョンよりも大幅に高度です。
RPAは、治療計画を作成するために輪郭の編集が一般的に必要のない状況で、1ステップのプロセスを使用して輪郭と計画を作成します。これには、子宮頸がんの4視野ボックス治療計画(骨のランドマークまたは自動生成された軟部組織の輪郭に基づく)12,13,14,15、乳房切除術後の乳がんの接線または鎖骨上野11、および全脳治療の対向側方治療16が含まれます。近い将来、小児がんの頭蓋脊髄治療17、直腸がんの3分野治療18、さまざまな緩和症例(椎体、股関節、肋骨)19、肺がんや膀胱がんの治療計画が加わる予定です。現在、より高度な治療、特に体積変調アーク療法(VMAT)では、治療計画の前に自動生成された輪郭を編集する2段階のプロセスが必要です13,20。しかし、深層学習ベースのオートコンタリングの品質は、将来的にはこれらの計画アプローチをワンステッププロセスに変更することが予想されます。このプロトコルは、ワンステップの計画に焦点を当てています。
図1 は、RPAを使用して放射線治療計画を作成するための全体的なワークフローを示しており、 表1に示すさまざまなタスクの詳細を示しています。要約すると、RPAには、記入済みのサービスリクエスト(用量の処方や治療方法などの情報を含む)と患者の個々のCTスキャンが必要です。サービスリクエストは、放射線腫瘍医によって受理されなければなりません。CTスキャンは、RPA計算が正しいCTスキャンで実行されることを確認するために、臨床ユーザーが受け入れる必要があります。RPAが計画を生成したら、RPAのWebサイトからダウンロードし、ユーザーの治療計画システムにインポートし、そこで線量を再計算する必要があります。これは、RPA が標準梁(複数のリニアック モデルで使用可能)の平面図を計算し、ローカル線形の梁特性と正確に一致しない可能性があるためです。このアプローチはコストを削減するために採用されましたが、ローカルビームが標準ビームと大きく異なる場合はカスタマイズが必要になる場合があります。ユーザー(治療プランナーおよび放射線腫瘍医)は、計画を編集することができます。その後、この計画は、地域の品質保証チェックを含む、ユーザーの典型的な臨床ワークフローに入ります。最後に、ユーザーは最終計画 (再計算および編集) を RPA Web サイトにアップロードし、最終計画と RPA 計画の自動比較を実行する必要があります。これは、ワークフロー全体におけるデータの整合性のチェックに役立ちます。
図1:自動化された治療計画プロセスのワークフロー。 この図の拡大版をご覧になるには、ここをクリックしてください。
図 1 のタスク # | タスクの説明 | 場所 | |||
過去の患者の状態を確認する | メインダッシュボード | ||||
1 | RPA Webサイトでサービスリクエストを完了する | Service Requestダッシュボード | |||
2 | CTスキャンをRPAウェブサイトにアップロードする | CTスキャンダッシュボード | |||
3 | 患者の状態を確認する | メインダッシュボード | |||
RPA プランの確認とダウンロード | メインダッシュボード | ||||
4 | プランをユーザーの TPS にインポートし、線量を再計算し、必要に応じて編集します | ローカル TPS | |||
5, 6 | 最終計画を RPA Web サイトにアップロードする | プラン比較ダッシュボード | |||
最終計画とRPA計画の自動比較を確認する | プラン比較ダッシュボード | ||||
– | この計画は、定期的な品質保証を含むユーザーの日常的な臨床ワークフローに入ります | ユーザー独自のソフトウェア |
表 1: 1 ステップのワークフローを使用した RPA プランの作成に関連するタスクの概要。 ローカルTPS:ユーザーの治療計画システム。
この原稿では、RPA のこの 1 ステップのワークフローについて説明し、治療計画プロセスの出力結果の例をいくつか紹介します。現在、次の計画アプローチは、このワンステップワークフローを使用しています:i)子宮頸がん患者のための4フィールドボックス治療計画(骨ランドマークベースの開口部);ii)子宮頸がん患者のための4フィールドボックス治療計画(軟部組織ベースのフィールド開口部);iii)胸壁患者のための接線および鎖骨上治療計画;iv)全脳治療計画。
このプロトコルでは、RPAを使用して自動治療計画を作成する手順を概説します。主なステップは、(1)CTのアップロードと承認、(2)サービスリクエストの完了と承認、(3)プランのダウンロードとユーザーのTPSへのインポート、線量とプランの編集の再計算、(4)RPAプランと比較するための最終編集プランのアップロードです。CT承認とサービス・リクエスト承認の順序は入れ替え可能です。一部の計画、特に頭頸部がんと子宮頸部がんの体積変調アーク治療計画は、追加のユーザー操作と輪郭と計画が別々に生成される 2 段階のプロセスで作成されます。しかし、全体としてはプロセスは似通っており、将来的にはこれらの高度な治療計画アプローチをワンステッププロセスに変更できると期待しています。これらのツール、および将来のバージョンで開発中のツールから期待できる全体的な臨床受容性は、公開された研究10、12、14、15、16、17、18、19、20、21、22に記載されています。
これらのツールには、放射線治療クリニックに放射線計画アシスタントを展開する際のリスクを調査した以前の研究で説明したように、いくつかの制限があります9,23。ユーザーインターフェースは、十分な視野がないCT画像や手作業によるデータ入力のエラーなど、不適切なデータ入力のリスクを最小限に抑えるように設計されていますが、それでもエラーの可能性はあります。具体的には、人為的ミス、自動化バイアス(結果への過度の依存)、ソフトウェアエラーが懸念されます9。自動生成された等高線と平面図を慎重に確認し、必要に応じて編集することは、放射線計画アシスタントを安全に使用するために不可欠です。一般に、これらのレビューは、物理学者および放射線腫瘍医による臨床計画のレビューの場合と同じプロセスに従うべきであるが、これは、自動的に作成された治療計画の手動レビューを補完するために特別に開発されたチェックリストの使用によって裏付けられる可能性がある24。
RPAがプランを生成できず、ユーザーにエラーを報告する状況があります。ほとんどの場合、これは、不十分な視野や患者のポジショニングなど、RPAが解釈できない予期しないデータに遭遇したことが原因です(たとえば、CT画像が仰臥位プロトコルを使用して撮影されたが、患者が腹臥位にある場合)。ユーザーは、エラーが報告された場所に基づいて問題を特定できる場合があります。ほとんどの場合、これらの状況は、手動の輪郭作成または計画によってのみ改善できます。RPAチームは、ログファイルを確認して問題を特定することもできます。
RPAは、リソースが限られている診療所、特に低・中所得国の診療所に高品質のオートコントゥアリングおよびオートプランニングツールを提供するために特別に設計・開発されています。現在、RPAの臨床利用につながる規制、法律、行政のプロセスに取り組んでいます。それが発生したら、使用状況を注意深く監視し、予期しないリスクやその他のユーザーからのフィードバックに応じてワークフローまたはユーザーインターフェイスを変更する予定です。目標は、放射線治療サービスをサポートするツールを提供することで、地域の臨床チームが取り組みを拡大し、高品質で一貫性のある放射線治療計画へのアクセスを改善できるようにすることです。これにより、患者の転帰が改善され、待ち時間が短縮されることを期待しています。現在のポートフォリオは、頭頸部がん、乳がん、子宮頸がん、および脳転移に対する全脳照射に限定されていますが、将来のバージョン17、18、19に組み込まれる追加の治療に取り組んでいます。
The authors have nothing to disclose.
この研究は、米国国立がん研究所とウェルカム・トラストから資金提供を受け、Varian Medical Systems からの追加支援を受けました。現在のシステムでは、治療計画機能にEclipseを使用しています。また、UT MD Anderson Cancer Center、Research Medical Libraryの編集サービスのAnn Suttonにも感謝します。RPA開発のための機関投資家の資金提供に加えて、私たちの研究チームは、テキサス州がん予防研究所(CPRIT)およびテキサス大学MDアンダーソンがんセンターのがん情報学イノベーション基金から資金提供を受けています。