Skip to main content

Article Category

Article available in the folowing languages:

Informatyczne narzędzie wsparcia wspomaga proces decyzyjny przy wyborze metod leczenia raka piersi

Nowe, pionierskie narzędzie do wspomagania procesu decyzyjnego przedstawia w sposób intuicyjny przypadki kliniczne raka piersi i przekazuje spersonalizowane zalecania w oparciu o dowody naukowe, wcześniejsze przypadki i decyzje. Wszystko po to, by ułatwić specjalistom zajmującym się leczeniem raka piersi podejmowanie świadomych decyzji i wybór najbardziej skutecznych metod leczenia.

Zdrowie

Rak piersi jest najczęstszym nowotworem występującym u kobiet w UE, gdzie w 2018 roku zdiagnozowano 562 500 nowych przypadków tej choroby. Jedna na osiem kobiet w UE zachoruje na raka piersi przed ukończeniem 85 r.ż. Aby móc zapewnić interdyscyplinarne zarządzanie leczeniem pacjenta, potrzebne są skuteczne narzędzia do analizy wielowymiarowych danych cyfrowych. Prototypowy informatyczny system wspomagania procesu decyzyjnego, opracowany w ramach finansowanego ze środków UE projektu DESIREE (Decision Support and Information Management System for Breast Cancer), ma za zadanie zapewnić spójność i trafność podejmowanych decyzji, co z kolei przełoży się na skuteczność w ratowaniu życia pacjentów.

Wyzwanie związane z big data

Interdyscyplinarne jednostki zapewniające specjalistyczną opiekę pacjentom z rakiem piersi, tzw. Breast Units (BU), są do tego zadania dobrze przygotowane. W ich skład wchodzą specjaliści z takich dziedzin jak radiologia, patofizjologia, chirurgia czy onkologia, którzy podczas cotygodniowych spotkań omawiają przypadki pacjentów i podejmują decyzje dotyczące ich leczenia. Takie systematyczne podejście do każdego przypadku i analizowanie go z perspektywy różnych medycznych specjalności zapewnia wdrożenie najbardziej skutecznego leczenia i objęcie pacjenta najwyżej jakości opieką. W tym kontekście głównym wyzwaniem jest rozszyfrowanie olbrzymiej ilości danych medycznych o każdym pacjencie. Tymczasem współczesne systemy IT nie posiadają odpowiednich narzędzi, co oznacza, że pozyskanie i ocena niejednorodnych informacji jest zadaniem niezwykle skomplikowanym i czasochłonnym. Porównywanie przypadków i terapii również może być trudne, mimo tego, że surowe dane są dostępne. „Celem projektu było opracowanie systemu wspomagającego zbieranie informacji i podejmowanie decyzji na potrzeby BU”, tłumaczy koordynator projektu DESIREE, dr Iván Macía, dyrektor ds. e-zdrowia i zastosowań biomedycznych w centrum badawczym Vicomtech w Hiszpanii. „Nie sposób, aby lekarz zapamiętał wszystkie zmienne, wszystkie wcześniej leczone przypadki czy podjęte decyzje, dlatego chcieliśmy znaleźć sposób, aby móc przedstawić te informacje w sposób bardziej przystępny”.

Wspomaganie procesu decyzyjnego

Potrzeby i wymogi czterech szpitali włączonych do projektu w znacznym stopniu wpłynęły na proces opracowywania systemu DESIREE już od samego początku. Konieczne było osiągnięcie konsensusu w kwestii niezbędnej wiedzy i właściwych zmiennych oraz cyfrowego wdrożenia wytycznych klinicznych. Dzięki temu do systemu wpływały i były w nim integrowane wyłącznie dane o wysokiej jakości oraz zalecenia poparte wiedzą naukową. W efekcie powstało prototypowe narzędzie IT, które łączy w sobie wytyczne kliniczne, doświadczenie kliniczne oraz ważne informacje o pacjencie i które pomaga specjalistom dokonać oceny skutków wcześniej podjętych decyzji. Taka ocena decyzji i wyników leczenia podobnych przypadków gwarantuje, że pacjenci będą leczeni w sposób konsekwentny. System prezentuje poszczególne przypadki w sposób intuicyjny i zawiera medyczne obrazy diagnostyczne istotne dla każdego z nich. Zawiera również ramy czasowe dotyczące procesu diagnozy i leczenia. „Jest to niezwykle ważny aspekt całego systemu. Ramy czasowe pomagają lekarzom w prowadzeniu każdego pacjenta, zaś funkcja wspomagania procesu decyzyjnego zapewnia podejmowanie świadomych decyzji w oparciu o dowody naukowe, doświadczenie i wcześniejsze, podobne przypadki”, opowiada dr Macía. Innym, równie innowacyjnym wątkiem projektu było modelowanie leczenia operacyjnego, realizowane w oparciu o wcześniejsze badanie z udziałem partnera ze Stanów Zjednoczonych. Dzięki modelowaniu mechanicznemu i modelowaniu przebiegu procesu zdrowienia na podstawie danych z badań obrazowych pacjenta, badacze mogą przewidzieć i dokonać symulacji wyglądu piersi po operacji. „Jest to coś konkretnego dla każdego pacjenta. Jeśli pacjentka odczuwa strach przed operacją lub obawia się o wygląd piersi, lekarz może pokazać jej efekt końcowy”, dodaje dr Macía. Cały system IT jest obecnie poddawany walidacji klinicznej, a sam projekt DESIREE zakończy się w lipcu 2019 r. To nie oznacza jednak końca prac, gdyż wyniki projektu DESIREE z pewnością posłużą do dalszych badań. Niedawno odbyły się warsztaty poświęcone projektowi z udziałem specjalistów z branży IT, których celem było rozpoznanie możliwości zawarcia ewentualnej przyszłej współpracy w dziedzinie R&D. Zespół skontaktował się również z zewnętrznymi firmami z branży technologicznej w celu omówienia możliwości komercyjnego wykorzystania systemu w przyszłości. „Co istotne, nasz system można przełożyć na inne typy nowotworów. Jednak w pierwszej kolejności potrzebujemy pełnej klinicznej walidacji, aby przekonać innych, że system jest skuteczny. Na tym polegają wyzwania, jakie zwykle stoją przed pionierami opracowującymi tego typu systemy”, podsumowuje dr Macía.

Słowa kluczowe

DESIREE, rak, pierś, dane, modelowanie, operacyjne, obrazowanie, technologia, BU, radiolog, patolog, chirurg, onkolog

Znajdź inne artykuły w tej samej dziedzinie zastosowania