La IA para radioterapia y dosimetría

Segmentación de estructuras y verificación de la dosimetría

La radioterapia es una técnica comúnmente utilizada para tratar el cáncer, que utiliza radiación para destruir las células cancerosas. Sin embargo, el tratamiento puede resultar peligroso si la dosis de radiación no se administra correctamente.

Si la dosis es demasiado baja, el cáncer puede no ser tratado adecuadamente, mientras que si la dosis es demasiado alta, puede dañar los tejidos sanos circundantes. Por lo tanto, es fundamental que la dosimetría sea precisa.

La IA ha demostrado ser útil en la mejora de la dosimetría: un enfoque común es utilizar la IA para la segmentación automática de imágenes médicas. La segmentación es el proceso de identificar y separar estructuras específicas en una imagen médica, como órganos o tumores.

La segmentación manual es un proceso laborioso y propenso a errores, mientras que la segmentación automatizada puede ahorrar tiempo y aumentar la precisión. Una vez que se han segmentado las estructuras, la IA puede usarse para optimizar la prescripción de la radiación y mejorar la precisión del tratamiento.

Además de mejorar la delineación de órganos, la IA también puede ser utilizada para la verificación de dosimetría, lo que garantiza que la dosis de radiación administrada sea la correcta.

La verificación de dosimetría es importante porque los errores pueden ocurrir durante la administración de la radiación (movimientos del paciente, moción de los órganos, respiración…), lo que podría tener graves consecuencias para el paciente. Por ello, la IA puede utilizarse para analizar imágenes médicas antes y después del tratamiento de radioterapia para verificar que se ha administrado la dosis correcta.

El trabajo de Iban Xirau, líder del grupo de algoritmos avanzados de Alma Medical

Durante su doctorado en el Netherlands Cancer Institute – Antoni van Leeuwenhoek de Amsterdam, el ingeniero de software de Imagen médica en Alma Medical, Iban Xirau, formó parte del grupo de dosimetría donde realizó un proyecto sobre el uso de dispositivos EPID para la verificación de tratamientos de radioterapia en las nuevas máquinas MR-Linac (1).

Estas máquinas combinan una fuente de radiación con equipos de resonancia magnética para proporcionar una imagen en tiempo real de la anatomía del paciente durante el tratamiento de radioterapia.

Algunos de los avances del doctor Xirau se basan en el uso de la inteligencia artificial (IA) para reconstruir distribuciones de dosimetría a partir de imágenes EPID y compararlas con el plan de radiación previsto (2).

Las imágenes EPID son imágenes adquiridas por un detector de panel plano que se coloca cerca del paciente durante el tratamiento de radioterapia. Estas imágenes proporcionan información sobre la cantidad y la distribución de la radiación que se está administrando al paciente.

Tradicionalmente, la verificación de la dosimetría se realiza mediante experimentos tediosos que requieren la medición de la radiación en diferentes puntos del paciente o aproximaciones a su geometría. Este proceso es laborioso y requiere una gran cantidad de tiempo y recursos.

La investigación del doctor Xirau utiliza la IA para acelerar el proceso de verificación de dosimetría: un algoritmo de IA se entrenó para reconstruir la distribución de dosimetría a partir de imágenes EPID y compararla con el plan de radiación previsto (3,4). De esta manera, el físico médico puede verificar rápidamente si el tratamiento se está administrando con la precisión necesaria, y en caso que fuera necesario, detener o ajustar el tratamiento en función de las variaciones que se observan.

Este algoritmo ha sido adoptado clínicamente en el Netherlands Cancer Institute y a día de hoy todos los tratamientos de radioterapia en el MR-Linac se verifican usando este método (5,6). La implementación de esta tecnología en la clínica ha permitido una verificación más rápida y precisa de la dosimetría, lo que a su vez mejora la calidad de los tratamientos de radioterapia para los pacientes.