Процесс предварительной экспертной оценки с использованием искусственного интеллекта (ИИ) для повышения безопасности пациентов в радиационной онкологии

По мере того как лучевая терапия (ЛТ) становится всё более сложной, увеличивается количество возможных путей возникновения ошибок. Проверка коллегами с поддержкой ИИ может помочь выявить ошибки, которые в противном случае могли бы остаться незамеченными, и способствовать соблюдению единых и справедливых стандартов безопасности как в сельских, так и в городских клиниках.

Лучевая терапия (ЛТ) применяется примерно у 50% пациентов с раком и обычно проводится в амбулаторных условиях. Новые технологии, такие как лучевая терапия с модулированной интенсивностью (IMRT), объемно-модулированная дуговая терапия (VMAT) и лучевая терапия под контролем изображения (IGRT), улучшают лечение за счёт лучшей защиты здоровых тканей и более высокой дозы в целевых областях. Однако они являются более сложными и требуют очень точного определения опухолевых мишеней и здоровых тканей. Даже небольшие ошибки в разметке этих областей могут привести к недостаточному лечению опухоли или чрезмерному облучению здоровой ткани. Исследования показывают, что ошибки в определении целевых областей участились в современной радиационной онкологии. Поскольку эти методы лечения требуют большего когнитивного напряжения, риск ошибок планирования увеличился, и в некоторых случаях ошибки могут причинить серьёзный вред.

Предварительная проверка коллегами, при которой многопрофильная команда рассматривает план лечения до начала терапии, является важным этапом обеспечения безопасности и настоятельно рекомендуется. Она наиболее эффективна, когда проводится до начала лечения, поскольку внесение исправлений позже может вызвать задержки в лечении, поспешные изменения и дополнительные риски. Потенциальное влияние на безопасность пациентов существенно.

Из-за растущей сложности и рабочей нагрузки возникает необходимость усилить и частично автоматизировать предварительную проверку коллегами. Инструменты поддержки принятия решений на основе ИИ/МО могут помочь, обобщая ключевую информацию, выделяя необычные особенности плана и привлекая внимание к потенциально рискованным областям. Эти инструменты не принимают решений о лечении. Вместо этого они предоставляют аналитику и визуальные сводки для поддержки клиницистов и снижения когнитивной нагрузки.

Поскольку инструмент также выделяет различия в подходах поставщиков к планированию лечения, он может помочь выявить различия в оказании помощи и привлечь внимание к потенциальному неравенству в здравоохранении, способствуя будущим усилиям по повышению справедливости в радиационной онкологии.