การรักษาด้วยรังสีเป็นรูปแบบที่มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง ด้วยความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีที่ช่วยให้การรักษาเฉพาะบุคคลและปรับเปลี่ยนได้มากขึ้น นักฟิสิกส์ทางการแพทย์ในอนาคตจะต้องติดตามการพัฒนาเหล่านี้ ใน การประชุม ESTRO 38ที่เมืองมิลานเมื่อเร็วๆ นี้ การโต้วาทีในการประชุมได้ตรวจสอบทักษะที่นักฟิสิกส์การแพทย์จำเป็นต้องใช้ในอีก 10 ปีข้างหน้า และถามว่าการฝึกอบรมสำหรับนักฟิสิกส์
การแพทย์
ที่เชี่ยวชาญด้านเนื้องอกวิทยาจากรังสีควรพัฒนาอย่างไรในทศวรรษหน้า วิทยากรผู้เชี่ยวชาญห้าคนนำเสนอความคิดของพวกเขา แล้วปล่อยให้ผู้ฟังตัดสินใจ การถ่ายภาพเป็นสิ่งจำเป็นก่อนอื่น ได้กล่าวถึงกรณีนี้ว่าความรู้ด้านการถ่ายภาพจะมีความสำคัญมากที่สุดสำหรับนักฟิสิกส์ทางการแพทย์ในอนาคต
เธอเริ่มต้นด้วยการดูระบบการฝึกอบรมรังสีรักษาในปัจจุบันสำหรับนักฟิสิกส์การแพทย์ในยุโรป ซึ่งรวมถึงส่วนต่างๆ เช่น ชีววิทยารังสีขั้นพื้นฐาน การป้องกันรังสีขั้นพื้นฐาน ผลกระทบจากการสัมผัส และวิธีการจัดการกับการสัมผัสโดยไม่ได้ตั้งใจ นอกจากนี้ยังมีหลักสูตรพิเศษที่ครอบคลุม เช่น การวัดขนาดทาง
คลินิกหรือการวางแผนการรักษา อย่างไรก็ตามสิ่งเหล่านี้ไม่เกี่ยวข้องกับการถ่ายภาพ การถ่ายภาพมีบทบาทสำคัญในทุกด้านของรังสีรักษา เน้นย้ำ CT ใช้สำหรับการวางแผนการรักษา การคำนวณขนาดยา และการกำหนดเป้าหมาย ภาพที่ใช้สำหรับการระบุตำแหน่งผู้ป่วย ระยะของเนื้องอก
การตรวจสอบการตอบสนอง การแสดงลักษณะการทำงาน การปรับแผน และการตรวจสอบช่วงโปรตอน รายการดำเนินต่อไป“การถ่ายภาพมีอยู่แล้วในการปฏิบัติทางคลินิก” กล่าวกับคณะผู้แทน “เราจำเป็นต้องรู้วิธีจัดการกับภาพเหล่านี้อย่างเหมาะสม” และในอนาคต นักฟิสิกส์ทางการแพทย์จำเป็นต้องพร้อมที่จะ
และอนาคตได้เริ่มต้นขึ้นแล้ว ธอร์วาร์ธกล่าวเสริม โดยอ้างถึงการเกิดขึ้นของรังสีรักษาโดยใช้เครื่องเอ็มอาร์ไอ ซึ่งทำให้สามารถให้คำแนะนำทางออนไลน์ได้ทุกวัน การถ่ายภาพเชิงปริมาณ เช่น การใช้การถ่ายภาพ PET/MR จะช่วยให้สามารถกำหนดปริมาณรังสีรักษาในแบบเฉพาะบุคคลเพิ่มเติมได้
สิ่งนี้จะ
ต้องมีการฝึกอบรมเพิ่มเติมและ “ขั้นตอน QA โดยเฉพาะที่อาจทำให้เราออกจากเขตความสะดวกสบายของเรา” เธอกล่าว “เพื่อให้พร้อมสำหรับอนาคตของมะเร็งวิทยาด้วยรังสี เราจำเป็นต้องฝึกฝนนักฟิสิกส์การแพทย์ให้เป็นผู้เชี่ยวชาญในการถ่ายภาพสำหรับรังสีรักษา” ธอร์วาร์ธกล่าวสรุป
มาสเตอร์คลาสการสร้างแบบจำลองผู้บรรยายคนที่สองคือซึ่งเสนอว่าสิ่งที่นักฟิสิกส์การแพทย์ต้องการจริงๆ คือการฝึกอบรมเกี่ยวกับการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ เขาชี้ให้เห็นว่าแบบจำลองเชิงทำนายเป็นพื้นฐานสำคัญของการรักษาด้วยรังสี กล่าวคือ เส้นกราฟปริมาณรังสีตอบสนอง
ซึ่งสร้างขึ้นจากการสร้างแบบจำลองทางรังสีชีวภาพ “นี่เป็นพื้นที่สหวิทยาการที่ยังไม่ได้สำรวจ” เขากล่าว อธิบายว่านักฟิสิกส์ทางการแพทย์มีพรสวรรค์โดยธรรมชาติในการระบุ อธิบาย และแก้ปัญหา โดยการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์และปรับข้อมูลที่ซับซ้อนให้เข้ากับแบบจำลองเหล่านี้
แต่พวกเขาอาจไม่จำเป็นต้องมีทักษะในการทำความเข้าใจข้อจำกัดของสมมติฐานแบบจำลองเมื่อทำงานกับข้อมูลในชีวิตจริง จากประสบการณ์ของเขาในฐานะบรรณาธิการวารสาร เขาตั้งข้อสังเกตว่าความรู้พื้นฐานทางสถิติเป็นหนึ่งในปัญหาที่พบบ่อยที่สุดในงานวิจัยที่ส่งมา
ยิ่งไปกว่านั้น แนวโน้มในการสร้างแบบจำลองทางรังสีชีวภาพกำลังเปลี่ยนแปลงและเพิ่มความซับซ้อน เนื่องจากมีชนิดข้อมูลใหม่เป็นอินพุตแบบจำลอง ตัวอย่างเช่น แบบจำลองในอนาคตสำหรับการควบคุมเนื้องอกและผลกระทบของเนื้อเยื่อปกติอาจอธิบายถึงการเปลี่ยนแปลงระหว่างและภายในเศษส่วน
และผลกระทบเชิงพื้นที่ หรือรวมคำจำกัดความของจุดสิ้นสุดที่ขึ้นกับเวลา กล่าวว่า “ฉันคิดว่านี่เป็นพื้นที่ที่น่าสนใจมากสำหรับการวิจัยฟิสิกส์ทางการแพทย์ อีกปัจจัยหนึ่งคือการแนะนำ “ข้อมูลขนาดใหญ่” ซึ่งมีจุดมุ่งหมายเพื่อให้ข้อมูลผลลัพธ์ทั้งหมดพร้อมใช้งาน แม้ว่าแบบจำลองที่มีอยู่จะอิงตามข้อมูล
การทดลอง
ทางคลินิกเป็นส่วนใหญ่ โดยมีผู้ป่วยประมาณ 97% ที่ได้รับการรักษานอกการทดลอง แต่ข้อมูลขนาดใหญ่อาจมอบโอกาสที่สำคัญได้ มีความท้าทายมากมาย เช่น การกำหนดมาตรฐานและการเข้าถึงข้อมูล เป็นต้น แต่ คาดการณ์ว่าสิ่งเหล่านี้สามารถแก้ไขได้ นักฟิสิกส์การแพทย์
ควรเสริมสร้างความรู้พื้นฐานทางสถิติทางการแพทย์ และเรียนรู้วิธีการใช้และตรวจสอบความถูกต้องของแบบจำลองทางรังสีชีวภาพที่มีความซับซ้อนมากขึ้นเรื่อยๆ” ทักษะการคำนวณในทำนองเดียวกันแย้งว่านักฟิสิกส์การแพทย์ควรได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับทักษะการคำนวณในวงกว้าง
การคำนวณคืออนาคตของสาขาของเรา” เขากล่าว ในอีก 10 ปีข้างหน้า ทำนายว่า นักฟิสิกส์จะต้องมีความเชี่ยวชาญในการจัดการกับด้านต่างๆ เช่น เวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ การเพิ่มประสิทธิภาพคอมพิวเตอร์ ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง ตลอดจนการสร้างแบบจำลองทางสถิติขั้นสูง
และการประมวลผลภาพ “ผมไม่คิดว่าสิ่งนี้จำเป็นสำหรับการสร้างแบบจำลองเชิงทำนายเท่านั้น ทักษะการคำนวณมีการใช้งานที่กว้างกว่า” เขากล่าว ตัวอย่างหนึ่งคือการใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับการวิเคราะห์ภาพอัตโนมัติ ซึ่งเป็นแอปพลิเคชันที่เกิดขึ้นใหม่ที่สามารถประหยัดเวลาของแพทย์
ในการวางแผนการรักษา “ความสามารถในการทำให้เป็นอัตโนมัติด้วยวิธีที่เชื่อถือได้จะมีผลกระทบอย่างมาก” ที่อื่น สามารถใช้การสร้างแบบจำลองทางสถิติเพื่อตรวจสอบแผนการรักษา และสามารถสร้างการสแกน SPECT/CT เสมือนสำหรับการวางแผนตามการหลีกเลี่ยงการทำงาน
credit : เว็บแท้ / ดัมมี่ออนไลน์
