La planificación de radioterapia (RT) es un proceso crucial en el tratamiento del cáncer, utilizado en aproximadamente la mitad de los casos. Sin embargo, se enfrenta a desafíos relacionados con la variabilidad y la cantidad de datos disponibles, afectando la precisión y eficiencia. En este escenario, se ha desarrollado el sistema de Planificación Iterativa Automática de RT (AIRTP), diseñado para automatizar y mejorar la calidad y cantidad de planes de tratamiento generados.

El AIRTP implementa avanzadas técnicas de inteligencia artificial (IA) para crear planes en un periodo significativamente reducido, de las tradicionales 3-6 horas a tan sólo 0.1-1 hora. Esto es posible gracias a que el sistema automatiza pasos esenciales como la contorneado de órganos en riesgo y la configuración de los haces, integrando programas como el software Eclipse de Varian para RT.

Uno de los aspectos innovadores del AIRTP es su método para convertir predicciones de dosis 3D en planes de tratamiento que respeten las limitaciones de las máquinas, asegurando así su aplicabilidad en la práctica clínica. En comparaciones de calidad, los planes generados automáticamente por AIRTP son equivalentes a los elaborados manualmente por dosimetristas, demostrando su potencial en ahorrar tiempo y esfuerzo humano.

Además, se han publicado datos originales del AIRTP, que cubren localizaciones como cabeza y cuello, y pulmón, valiosos para investigaciones futuras. Estos datos representan más de diez veces los planes disponibles en los mayores conjuntos de datos públicos existentes, lo que ofrece a los investigadores una oportunidad única para explorar y desarrollar nuevas aplicaciones de IA en radioterapia.

La planificación de RT todavía enfrenta retos como la estandarización y quantificación de métricas para evaluar la calidad de los planes, fundamentales para avanzar hacia modelos de IA confiables y robustos. Sin embargo, la capacidad del AIRTP para simular y ajustar automáticamente los planes basándose en la evaluación de modelos de predicción de dosis, abre nuevas vías para entrenamientos extensos.

Finalmente, el AIRTP representa un avance significativo hacia un futuro de planificación de radioterapia más preciso y eficiente, democratizando el acceso a datos de alta calidad para aplicaciones avanzadas de IA, estableciendo así el escenario para la próxima generación de tratamientos oncológicos automatizados.