Un nuovo sistema di calcolo al servizio dei pazienti della Radioterapia dell’AOU di Modena è stato installato recentemente grazie alla collaborazione con Errevi System e SuperMicro. Si tratta di una completa infrastruttura informatica capace di offrire alte prestazioni nel campo diagnostico e radioterapico e di costituire il cuore tecnologico del nuovo progetto per la pianificazione radioterapica avanzata che mira alla massima personalizzazione della terapia tramite sistemi di pianificazione in tempo reale e algoritmi di intelligenza artificiale in grado di imparare nel tempo e adattarsi al paziente. Si tratta un sistema di calcolo ad alte prestazioni, del valore di circa 400.000 euro.
“Dal punto di vista clinico – spiega il prof. Frank Lohr , Direttore della Radioterapia – questo sistema ha decisive applicazioni immediate. Da un lato ci consente di preparare la terapia di ogni paziente in tempi brevi. Dall’altro, questi tempi ridotti di elaborazione permettono la piu facile adattazione del piano di trattamento all’evoluzione clinica del paziente. Infine, in caso di guasto a un’apparecchiatura, il sistema consente di valutare al meglio tutti i parametri che permettono di decidere come recuperare la prestazione non effettuata e, quindi, ridurre al minimo i disagi.” La predisposizione del piano di trattamento del paziente e ricalcolo dosimetrico in “Quasi Real-Time” quindi consente una razionalizzazione e ottimizzazione del tempo necessario e delle risorse disponibili.
“Grazie a un’attenta analisi di mercato – spiega l’ing. Roberto Savigni dell’ICT aziendale – abbiamo individuato in SuperMicro l’unica azienda in grado di offrire le tecnologie necessarie per il progetto, ossia server ad altissime capacità e densità di calcolo, in grado di integrare un buon numero di GPU di ultima generazione e di fornire garanzie sia di performance che di resilienza. Abbiamo quindi acquisito un sistema formato da un cluster a 4 nodi basato su infrastruttura software Citrix che permettesse la virtualizzazione di almeno 12 client operatori suddivisi tra l’ospedale Policlinico di Modena e l’ospedale di Carpi, ove risiedono le due sedi presso cui vengono somministrate le cure radioterapiche ai pazienti oncologici”. Il sistema necessita un’importante capacità di calcolo, motivo per il quale erano state previste, per ogni server, 4 GPU Nvidia Quadro RTX 6000, soluzione di riferimento del produttore del software. A questi 4 nodi occorre aggiungere un cluster di 3 nodi HPC ad elevatissime prestazioni per il calcolo parallelo dei piani di trattamento tramite implementazione di accurati algoritmi Monte Carlo. Un ulteriore server, anch’esso dotato di elevata capacità di calcolo, è espressamente dedicato alla gestione della sicurezza dei trattamenti. “La fase installativa, curata da Errevi System, si è conclusa ottimamente – conclude l’Ing. Savigni – Inoltre si è rivelato utile sviluppare il supporto on-site post installativo, per l’ottimizzazione di Server, HPC, GPU, CPU e per lo sviluppo e l’ottimizzazione della parte SQL”
“Grazie a questa tecnologia – sottolinea il Dott. Gabriele Guidi, Direttore della Fisica Medica dell’AOU di Modena – l’unicità attuale del sistema costituisce una delle migliori tecnologie hardware disponibili in termini di schede grafiche, ad elevata scalabilità per le attività di pianificazione avanzata e studi di radiomica. Il sistema pianificato negli anni e frutto dell’analisi approfondita per la risoluzione di problemi complessi matematici è basato sulle nuove tecnologie GPU che consentono di effettuare il calcolo dei piani di trattamento e il sistematico ricalcolo delle terapie erogate sui pazienti in quasi real-time. La possibilità di utilizzo di immagini di setup del paziente acquisite in tempo reale e la connessione diretta con le apparecchiature radianti consente di verificare quasi istantaneamente la corretta erogazione del trattamento, aumentando la sicurezza delle cure. Riusciamo, infine, ad automatizzare processi di elevata complessita che normalmente richiedono tempi estesi di interazione con il computer, come la contornazione dei target e organi a rischio, oltre a poter sviluppare piani di trattamento su molteplici acceleratori lineari nel medesimo istante,” Lo sviluppo di algoritmi di Machine Learning e “atlanti anatomici” in grado di auto-apprendere associati alla potenza di calcolo offerta dall’HPC consentirà di puntare a una sempre maggiore automazione dei processi, personalizzazione delle cure ed allo sviluppo di modelli predittivi, da utilizzarsi per Ricerca, Trials Clinici e Pre-Clinici, garantendo comunque e sempre la massima efficienza per le attività assistenziali.
