Optimización de planificación de tratamiento de radiación adaptativa automatizada mediante redes neuronales gráficas multi-modal

Resumen

El proceso actual de planificación de radioterapia suele depender de ajustes manuales iterativos realizados por físicos médicos, lo que limita la eficiencia y puede dar lugar a resultados subóptimos. Presentamos un sistema completamente automatizado de planificación adaptativa que emplea redes neuronales gráficas multi-modal MGNN para optimizar planes de tratamiento en tiempo real, con un enfoque en radioterapia adaptativa para cáncer de próstata. A diferencia de los métodos convencionales, esta aproximación integra de forma dinámica datos de imagen específicos del paciente, restricciones de tratamiento y conocimiento de planes previos, generando automáticamente planes con mejor conformidad de dosis y menor riesgo de toxicidad. El impacto proyectado incluye una reducción del 20-30 por ciento en el tiempo de planificación clínica, mayor through-put de pacientes y potencial reducción de costes operativos asociados a personal técnico.

Introducción

El tratamiento del cáncer de próstata frecuentemente requiere entrega de dosis precisa minimizando la exposición de tejidos sanos adyacentes. La radioterapia adaptativa ART ajusta dinámicamente los planes para compensar cambios fisiológicos durante el curso del tratamiento, como movimiento de órganos o variaciones en el peso del paciente. Los flujos de trabajo tradicionales siguen siendo mayoritariamente manuales, con consumo de tiempo significativo y variabilidad entre observadores. Proponemos un sistema totalmente automatizado para ART basado en MGNN que mejora la eficiencia, la robustez y la personalización del tratamiento.

Metodología general

El sistema integra cinco componentes clave: preprocesado y segmentación de imágenes, descomposición semántica y estructural, optimización de planificación con MGNN, pipeline de evaluación y bucle de retroalimentación por aprendizaje por refuerzo.

Preprocesado y segmentación de imágenes

Se aplican filtros para reducción de ruido y normalización geométrica sobre TC y RM. La segmentación automática de próstata, recto, vejiga y órganos críticos se realiza mediante una red CNN basada en la variante U-Net. Las máscaras resultantes se refinan con restricciones anatómicas y modelos estadísticos de forma SSM, garantizando consistencia clínica.

Descomposición semántica y estructural

Un parser de grafos transforma las imágenes segmentadas y planes previos en una representación gráfica estructurada. Los nodos representan estructuras anatómicas, beamlets y parámetros dosimétricos; las aristas describen relaciones espaciales, restricciones de dosis y direcciones de haz planificadas. Esta representación simbólica de alto nivel permite que la MGNN razone sobre la planificación de forma eficiente.

Optimización con MGNN

El núcleo del sistema es una red neuronal gráfica multi-modal con capas de paso de mensajes: una capa de razonamiento espacial para proximidad anatómica, una capa de consistencia dosimétrica para hacer cumplir restricciones y una capa de optimización que emplea descenso por gradiente estocástico para minimizar la función objetivo. La implementación se realiza con PyTorch y se ejecuta en GPU compatibles con CUDA para adaptación en tiempo real.

Pipeline de evaluación

La calidad del plan se evalúa mediante varios módulos automatizados: un motor de consistencia lógica que verifica cumplimiento de guías clínicas y histogramas dosis-volumen DVH usando técnicas formales, un sandbox de verificación que ejecuta la planificación en un entorno simulado con un motor Monte Carlo implementado con Geant4 para validar cálculos de dosis, un análisis de novedad que compara propuestas frente a planes históricos y un módulo de previsión de impacto que estima eficacia clínica a largo plazo y riesgo de toxicidad. Se añade un scoring de reproducibilidad y factibilidad para predecir la probabilidad de implementación en la práctica clínica.

Bucle de retroalimentación por aprendizaje por refuerzo

Un agente de RL ajusta los pesos y estrategias del MGNN en función de recompensas derivadas de las puntuaciones del pipeline de evaluación, permitiendo mejora continua y adaptación a nuevas poblaciones de pacientes.

Formalización matemática

Representación de grafo

Sea G = V, E el grafo del plan de tratamiento, donde V es el conjunto de nodos y E el conjunto de aristas. Las características de nodo fv y de arista fe codifican propiedades anatómicas, distribuciones de dosis y restricciones.

Función objetivo

El proceso de optimización minimiza la función objetivo O definida como:

O = alfa * Penalizacion_DVH + beta * Penalizacion_Tiempo_Tratamiento + gamma * Penalizacion_Dosis_Estructura

donde alfa, beta y gamma son pesos ajustados por el agente de RL; Penalizacion_DVH cuantifica desviaciones respecto a DVH objetivo, Penalizacion_Tiempo_Tratamiento penaliza tiempos de entrega excesivos y Penalizacion_Dosis_Estructura minimiza dosis en órganos críticos.

Paso de mensajes en la MGNN

La actualización de características de nodo en la capa l se expresa como:

f_v^l = f_v^{l-1} + M(f_v^{l-1}, f_{N(v)}^{l-1}, f_{e(v,N(v))}^{l-1})

donde N(v) son los vecinos de v y M es una función entrenable que combina información propia del nodo y de sus vecinos considerando las aristas.

Diseño experimental

La validación se realiza con un estudio retrospectivo de 100 pacientes con anatomías y planes diversos. Para cada caso se dispondrá de imágenes pretratamiento TC/RM, planes originales y resultados clínicos. Los planes generados por la MGNN se compararán con planes realizados por oncólogos radioterápicos experimentados, evaluando métricas DVH (V100, V50, V30), índice de conformidad CI, índice de homogeneidad HI, tiempo de tratamiento y predicción de toxicidad retardada grado 2 o superior mediante el módulo de previsión de impacto.

Resultados esperados

Se esperan planes que igualen o superen en muchos casos la calidad de los planes manuales, con mejoras en conformidad y reducción de dosis en órganos sanos y una reducción del 20-30 por ciento en tiempo de planificación clínica. Esto facilita un mejor aprovechamiento de recursos y permite al personal centrar esfuerzos en casos complejos y en la atención al paciente.

Escalabilidad y despliegue

A corto plazo se plantea desplegar el sistema como plugin integrable en sistemas de planificación clínica existentes, priorizando centros con alta carga asistencial. A medio plazo la integración con PACS en la nube permitirá generación remota de planes y consultoría a clínicas más pequeñas. A largo plazo se proyecta una plataforma remota que gestione adaptaciones en tiempo real basadas en respuesta del paciente.

Verificación y fiabilidad técnica

Se combinaron verificación formal de cumplimiento de guías, simulación Monte Carlo y un bucle de RL para asegurar robustez y mejora progresiva. La trazabilidad de decisiones y las métricas objetivas facilitan auditorías clínicas y aceptación por parte de equipos multidisciplinares.

Contribución e innovación

La innovación radica en unir segmentación avanzada, representación gráfica multi-modal y aprendizaje por refuerzo en una cadena completa de planificación adaptativa. Este enfoque supera limitaciones de métodos previos centrados en pasos aislados al proporcionar adaptación en tiempo real y personalización profunda del plan.

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Conclusión

La optimización automatizada de planificación adaptativa mediante MGNN ofrece una vía prometedora para mejorar la precisión, eficiencia y personalización en radioterapia de próstata. Integrando comprobaciones formales, simulación física y aprendizaje por refuerzo, el enfoque propuesto aspira a convertirse en una herramienta clínica confiable. Q2BSTUDIO está preparada para acompañar instituciones sanitarias en la implementación tecnológica de estas soluciones, aportando know-how en desarrollo de software, seguridad informática y despliegue en la nube para facilitar una adopción segura y escalable.