Inteligența artificială în radioterapie

Conceptul de inteligență artificială AI (AI – Artificial Intelligence) a apărut ca urmare a dezvoltării roboților. AI ar putea fi definită ca și capacitatea unei mașini de a imita inteligența umană. Radioterapia este o metodă terapeutică importantă în tratamentul cancerului. În cadrul elaborării unui plan de tratament este utilizată informația imagisticii medicale (CT, RMN, PET/CT) pentru localizarea tumorii și a organelor cu risc crescut la efecte secundare la iradierea aplicată.

Utilizarea sistemelor de calcul ale planului de iradiere (planning systems), simularea (obținerea informațiilor referitoare la anatomia pacientului în poziția de iradiere și a regiunii corpului în care este localizată tumora ce urmează a fi iradiată), aplicarea radiațiilor conform planului elaborat (doza pe fracțiune, doza totală), verificarea iradierii aplicate (controlul calității), monitorizarea pacientului în timpul aplicării radioterapiei sunt pași importanți ai tratamentului radiant.
Radioterapia actuală, prin utilizarea tehnicilor moderne de aplicare a radiațiilor ca și metoda VMAT, Rapid Arc,TOMOTERAPIA, Radioterapia Stereotactică ar putea fi definită ca și cel mai personalizat tratament în oncologie, similar cu chirurgia robotică. În prezent, există încă un deficit de clinici de radioterapie, lucru reflectat de timpul de așteptare pentru obținerea unui loc de iradiere. Educarea în profesia de radioterapeut este un proces lent și de durata și crearea echipei medicale complexe formată din medicul radioterapeut, fizicianul expert medical si asistentul de radioterapie, ce durează chiar ani de zile (între 3 și 6 ani). Educarea este una și experiența personală este cu totul altceva. Aici ar putea interveni acel “Machine Learning”, un concept ce include un algoritm matematic ce învață din și prin experiența acumulată.
Medicul, în cadrul responsabilității pe care o are în timpul actului medical, depinde de cunoștiințele acumulate dar și de experiența acumulată, timp ce necesită chiar ani de practică medicală controlată. Aici intervine un factor important si anume TIMPUL. În imagistică AI a îmbunătățit calitatea diagnosticului pe de o parte dar a și scurtat timpul în care se pronunță diagnosticul.
Potențialul AI în radioterapie este nelimitat. Este așteptat ca AI să poată prelua mult din munca “mecanică – stereotipă”, cum este conturarea volumului țintă și a organelor cu risc crescut la efectele secundare ce limitează în doza totală aplicată la nivelul tumorii și a ariilor ganglionare invadate.
AI va avea un rol decisiv in dezvoltarea medicinii de precizie. Aici intervine rolul utilizării așa numitului Neural Network, ce încearcă să simuleze funcțiile sistemului nervos uman de integrare a multitudinii de date denumite BIG DATA generate de practica medicală.
În procesul de educație medical, care în medicină se întinde pe toată durata practicării acestei profesii, un anumit model de AI ar putea fi util în acumularea datelor necesare perfecționării.