im MÉDICO | 57.2 42 caso hace que su adopción sea útil y no haga falta disponer de personal conconocimientos avanzados. A la vez, puede facilitar la investigación en el campode laOncología Radioterápica, ya que permitirá tratar conun estándar común a los pacientes y obtener resultados medibles a pesar de proceder de diferentes centros. Por otro lado, lo que vieron con la planificación automatizada es que, además, los planes que consigues son mejores que en la planificación manual. El modelo permite un plan de mayor calidad, “¿y esto cómo lo cuantificamos, en qué nos basamos para decirlo? Enque cuandomiramos laplanificación resultantedel plan automatizadovemosqueel hipocamporecibeunadosismenor, está más protegido, y el resto del cerebro, que es el tejido que queremos irradiar, está irradiado de una forma más homogénea. Es decir, todo el cerebro se irradia mejor. Tenemos una ganancia en cuanto a calidad”. El otro punto es que los planes que consiguen con el modelo automatizado son más robustos. “Nosotros hacemos un TAC de simulación, que es sobre el que siempre seplanificaen radioterapia, sobre el que decidimos qué zona irradiar y qué zona no irradiar, y cómo vamos a administrar la dosis, y en los planes de tratamiento que se consiguen, una vez pasamos al modelo automatizado, es decir, el TAC se carga en el planificador, y activamos ese modelo automatizado para que planifique, no necesitan que luego el radiofísico o el técnico dosimetrista hagan ajustes”. La doctora explica que han hecho dos modelos, la versión final es la versión 2. “En la primera versión tuvimos que hacer modificaciones en el plan automatizado de uno o dos pacientes de los nueve en los que se hizo la valoración, pero en el segundo modelo, que tambiénestamosutilizandoasistencialmente, nose requirieron ajustes después de obtener el plan automático, con lo cual tiene estas tres características: esmás eficiente, tienemayor calidady son planes más robustos. Nosotros lo estamos aplicando, aparte de en este tipo de pacientes, en pacientes con cáncer de pulmón, y se está empezando también a hacer algo en próstata y en otorrino”. Investigaciones pioneras que van a más El proceso de la radioterapia es bastante complejo, no solo en la planificación, sinoen ladelimitaciónde volúmenes. Los controles de calidad se hacen a las unidades de tratamiento, que hacen los radiofísicos. “En todos estos procesos hay una serie de actividades que sepuedenautomatizar. Por ejemplo, en ladelimitacióndevolúmenes ya está la Inteligencia Artificial, tenemos software que hace estaautosegmentación, este contorneoautomáticode los órganos que queremos proteger, y es el primer proceso donde ha entrado la IA. Segundo es la planificación, que es lo que estamos haciendo, y luego tambiénen los controles de calidadquehacen los radiofísicos cada día, una serie de medidas y de controles donde también está entrando. Estamos intentandoautomatizar todoel flujode trabajo”. Por otra parte, la doctora Nuria Rodríguez de Dios señala que donde también se están haciendo cosas es justo antes de cada sesiónde radioterapia, que se obtiene una imagen. Actualmente es una imagen de TAC, que hace la unidad de tratamiento. En un paciente, por ejemplo, con un cáncer de pulmón, próstata u otorrino, que tiene que venir 30-33 días a tratarse a radioterapia, “tenemos 30-33 imágenes de cada sesión. Ahí, la IA se está empezando a aplicar para con esas imágenes de las primeras sesiones poder predecir quépacientes vana responder, cuálesno, quién tiene más riesgo de sufrir algún efecto secundario, y podemos anticipar y ajustar el tratamientoantes de que acabe, y este es un campo súper interesante donde ya se están haciendo cosas y se está empezando a aplicar”. La experta también señala la radiómica y el manejo de las imágenes. Ya no solo cómo la informa el radiólogo, sino la textura y las características de esa imagen, y utilizar todas esas imágenes que hacemos de cada sesión para poder extraer estos datos, y luego está la parte de la radiogenómica, “que es el fenotipo de los pacientes, esdecir, quécaracterísticas tienen, cómoson lospacientes genéticamente, y tambiénpoderutilizar todosesosdatosparapoder ir haciaunamedicinadeprecisión, ypersonalizarmuchomás el tratamientopara, enbase a las características genéticas del paciente y acaracterísticasmoleculares yde imagendel tumor, poder decidir a qué paciente le tienes que dar unadosismás altade loque dicen las recomendaciones de las agencias internacionales porque su tumor es más radiorresistente y porque a lo mejor tiene un bajo riesgo de tener efectos secundarios, y en qué paciente te tienes que quedar con una dosis más baja porque el riesgo de efectos secundarios es muchomás alto”. Aquí es donde la experta cree que está el futuro y donde están intentando poder mejorar.“Al final, como tenemos que manejar tantos datos, necesitamos automatizar el proceso de algunamanera”. “Las investigaciones pasan por la radiómica, el manejo de las imágenes. No solo cómo la informa el radiólogo; sino también utilizar todas esas imágenes que hacemos de cada sesión para poder extraer estos datos” Las herramientas de Inteligencia Artificial ya permiten planificar los procedimientos radioterápicos para pacientes con algún tipo de cáncer de forma más rápida y eficaz
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