放射治疗科质量控制信息化应用研究*

2018-07-12 07:26陈高翔曲宝林戴相昆徐寿平杜乐辉解传滨
中国医学装备 2018年7期
关键词:放射治疗流程剂量

陈高翔 曲宝林* 马 娜 俞 伟 戴相昆 徐寿平 杜乐辉 解传滨 黄 祥

目前,放射治疗质量控制由之前单一设备的质量控制转向设备质量控制与流程质量控制并行的发展态势,质量控制管理也由以物理师为主要质量控制人员转变为科室主任、医生、技师、护士和物理师共同协作的多学科人员参与。此过程有大量材料需要管理和登记,手工记录容易造成资料丢失及产生差错,数据难归类,查询不方便[1-2]。

随着信息化管理系统在整个放射治疗过程中的广泛应用,放射治疗质量控制过程的信息化也成为可能。本研究设计的平台质量控制建设从多个层次不同治疗流程实现质量保证信息化,将分散于放射治疗流程各个环节的医疗风险进行统一管理,有效降低风险发生的概率[3]。

1 质量控制平台流程

从流程管理的层面进行质量控制,引入流程审核机制,在放射治疗流程的各个环节,进行审核确认,确保每个环节的信息输入与输出得到有效的保障。将放射治疗涉及到的所有流程都包括在系统中,在每个环节中实现标准化、质量控制及资源管理的作用。在任务下发和数据传达的同时,通过消息自动通知到达各工作站终端,方便快捷。

随着各种成像设备的应用,异源设备之间传递数据的标准性及可靠性成为一个限制其发展的因素。在放射治疗体系中,如何对不同成像、模拟及治疗设备的数据进行统一的管理和有效的使用成为一个新的课题[4]。授权管理功能可以实现医生查阅自己的工作,查看当前各放射治疗环节上的患者分布情况,查看到指定患者在放射治疗过程中的治疗进度及相关记录,直观了解患者在各个放射治疗流程的数据及影像信息,有助于合理调配资源。可随时在线查询各设备的工作量和人员的任务安排情况,并根据具体情况合理调整任务安排,提高资源利用率和工作效率[5]。

1.1 设备质量控制

质量控制平台将设备验证的数据和验证记录形成数据统计汇总,同时对硬件故障通过叫号屏幕实时通知。从设备管理的层面进行质量控制,提供设备管理模块,记录、查询设备的日常检测报告,设备故障自动记录与报警,治疗机故障信息自动发布。

1.2 物理质量控制

从物理质量控制的层面引入独立的第三方计划参数验证机制,确保照射野参数传输准确无误。对患者治疗涉及的物理数据实现实时传输,全流程推送,帮助物理师实时掌控质量控制数据,合理排程物理验证,如图1所示。

图1 物理质量控制中的实时物理计划监控界面图

本研究将质量保证(quality assurance,QA)数据的采集、录入及查询功能在质量控制平台中实现电子化和智能化,实时推送汇总报表,帮助物理师及时掌握设备情况,从管理层面实现设备的实时监控。对于加速器每日的晨检,系统进行自动分析、报告和存储,发现错误或超出阈值立即给出警告,避免因加速器故障给患者带来风险。同样,加速器的周检测、月检测等内容也会进行归类集中,并由系统生成质检小结[6]。归类分析中,给出加速器各检测项的长期趋势,帮助物理师了解加速器的性能变化规律,若某项性能长期不变,物理师则可将该测量项的测量时间间隔加大,帮助物理师合理安排质量控制项目,节省时间[7]。对于不同的加速器,相同测量项也可以进行整合分析,利用大数据平台为以后的加速器验收、分析、测试等提供指导[8]。

1.3 医疗质量控制

从治疗监控层面进行质量控制。通过磁卡、患者ID及患者照片三位一体的方式确认当前治疗患者身份,确保患者、传输计划及患者档案的一致性。以加速器参数容差为基准,自动确认各项处方参数与实际参数的偏差,确保治疗准确无误[9]。实时、动态跟踪治疗过程的治疗参数变化,及时反映治疗过程中加速器的状态变化及照射剂量的使用情况。

1.4 质量控制数据智能汇总及报表推送

利用云端的大数据样本,基于数据挖掘与商业智能技术,构建各种用于辅助决策的专家与数据库分析系统,实现肿瘤专家经验和临床知识的共享。本研究能够构建放射治疗计划设计辅助决策专家系统,根据专家经验知识库,形成结构靶区自动勾画和计划设计自动评分规则,为结构勾画与计划设计提供临床辅助决策依据。

构建治疗方案分析智能专家系统,根据临床治疗记录和肿瘤患者随访信息,形成治疗方案的预后评价规则,为不同治疗方案对各种肿瘤疾病的疗效、并发症、生存率等指标的评估提供智能分析结果。构建效益分析智能专家系统,根据各种医疗资源如治疗计划系统(treatment planning system,TPS)、直线加速器(linear accelerator,LINAC)在临床中的不同使用情况,进行社会和经济效益统计,分析其最佳资源配比,为医院或地区进行设备采购,资源配置,肿瘤治疗合理安排等活动提供智能效益分析数据,如图2所示。

图2 质量控制数据智能汇总分析界面图

2 质量控制平台应用及拓展

2.1 实现全面的肿瘤治疗质量控制

(1)研发独立的第三方验证系统,通过网络传输技术实现对放射治疗数据在不同设备和系统之间传输过程的监控和验证,建立数据传输错误预警机制,避免错误数据的继续流通[10]。

(2)实现信息平台中所有环节的操作、信息修改及变更痕迹全纪录,自动收集其他关联系统相关信息。

(3)在流程中引入各种自动核对、验证与报警机制,避免各种人为或设备造成的差错。

2.2 建立统一的肿瘤治疗流程规范

(1)建立流程管理标准,明晰并规范临床路径,提高管理及治疗效率。

(2)建立权限审核与质量控制机制,防止用户越权操作。

(3)通过规范流程实现合理配置资源,提高资源使用效率。

2.3 提供完善的肿瘤影像存储解决方案

(1)归档和存储患者在放射治疗各环节产生的所有检查和诊断图像数据文件(CT,MR,PET,kV X-Ray,CBCT及Portal images)以及计划和治疗相关数据(RT Plan、StructureSet、RT Dose、Treatment Record);针对非医学数字成像及通信(digital imaging and communication of medicine,DICOM)的数据,如治疗机设置、体位固定方式等一些其他重要的治疗数据,通过Word或PDF格式存储应用,并将这些数据和文件与患者放射治疗流程形成一个统一的数据链,方便工作人员进行基本的跟踪、调阅及处理。并提供在线和长期存储及数据安全的完整解决方案[11]。

(2)可方便的利用病历号、姓名、日期范围、机器、影像种类、病种、医生等条件来搜索和定位保存在RTPS中的影像和数据,也可以通过DICOM、健康等级7(health level seven,HL7)标准接口和集成医疗保健企业(integrating healthcare enterprise,IHE)规范来查询存储在影像归档及传输系统(picture archiving and communication systems,PACS)或其他第三方系统中的数据,在有必要的情况下,可以将其归集到RTPS中集中存储。允许临床医生把患者特定的图像或数据从一个设备移动到另一个设备,如发送一个特定的治疗方案返回到治疗计划工作站。

(3)可以集中查看已经归档的任何数据,包括影像、DICOM-RT对象,包括RT Plan、StructureSet、RT Dose、Treatment Record、DVH等,以及其他非DICOM数据。

(4)可以将已经存储的患者影像和数据通过DICOM等标准协议恢复到原系统,或者传输到其他系统。

2.4 实现基于数字图像的人体结构勾画

基于数字图像的人体结构勾画可实现:①提供更加智能的自动化勾画提升工作效率;②可在多种模态的图像和任意平面勾画;③通过影像形变配准,在患者情况发生变化时,在关联的影像上产生形变的轮廓;④建立临床专家数据库,提供各种勾画模板,并对勾画结果量化评价。

2.5 实现肿瘤放射治疗计划的评估

在治疗前根据生物剂量模型,评估计划调强放射治疗(intensity modulated radiation therapy,IMRT)中的不同解剖结构的不均匀剂量分次、立体定向放射治疗(stereotactic body radiotherapy,SBRT)的不同照射间隔条件下的等效生物剂量分布。然后评估来自不同治疗计划系统(treatment planning system,TPS)的治疗计划的物理和生物剂量分布,选择更优的治疗方案。本研究使用治疗前产生的锥形束CT(cone beam CT,CBCT)影像,通过形变配准、处理得到患者治疗过程中的实际剂量分布。同时能够通过跟踪患者危及器官和肿瘤区域在疗程中的剂量分布变化情况,评估患者体内的累积剂量分布情况:①将多个计划和疗程间的剂量汇总,评估患者总剂量;②跟踪对比不同时间点的剂量分布,评估患者的治疗情况;③将剂量映射到该患者其他任何检查图像上,评估治疗方案。

2.6 实现肿瘤图像审核

本研究可以将所有存储到放射治疗计划设计系统(radiation treatment planning system,RTPS)的各种类型的图像,包括kV X-Ray,CT,CBCT,MR和PET等,以及TPS的剂量文件、治疗前的QA设备的剂量文件,通过配准关联查询,使医生从影像角度来观察患者在整个放射治疗过程中的情况,为医生的临床决定提供指导和信心[12]。

3 结论

放射治疗的质量控制管理与医疗安全息息相关,设备质量控制与流程质量控制并行的发展态势将使放射治疗质量控制管理更有效的应用于临床[13]。质量控制工作也由以物理师为主要质量控制人员转变为科主任、医生、技师、护士和物理师共同协作的多学科人员参加。平台质量控制建设从多个层次不同治疗流程实现质量保证,将分散于放射治疗流程各个环节的医疗风险进行统一管理,有效降低风险发生的概率[14]。将现代化智能技术以及深度学习应用于质量控制平台中,实现全面的肿瘤放射治疗质量控制,建立统一的肿瘤治疗流程规范。将与临床治疗密切相关的质量控制环节,形成系统化的,能够应用于临床的,有效的质量控制管理体系,有效保证临床工作路径流畅,医疗安全无虞[15]。

本研究用于专科领域的临床质量控制,形成具有专业领域特色的质量控制管理平台,在治疗流程管理质量控制,设备及物理质量控制、医疗工作及医疗安全质量控制等方面处于业内领先地位,具有独创性和前瞻性。

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