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L’Azienda Ospedaliero – Universitaria di Modena
L’Azienda Ospedaliero – Universitaria di Modena è il luogo privilegiato per l’integrazione tra assistenza, didattica e ricerca. È un Ospedale di insegnamento, sede della facoltà di Medicina e Chirurgia dell’Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia. Comprende l’Ospedale Policlinico di Modena e l’Ospedale Civile di Baggiovara.

SCENARIO: LE ESIGENZE DELL’AOUMO

Ai fini dell’aggiornamento dell’infrastruttura del sistema diagnostico e terapeutico del servizio di radioterapia, l’Azienda Ospedaliero – Universitaria di Modena aveva la necessità di acquisire un sistema di calcolo ad alte prestazioni (HPC – High Performance Computing), comprensivo di installazione, messa in funzione, manutenzione e formazione del personale.
Tale sistema di calcolo avrebbe rappresentato il cuore del progetto per la pianificazione radioterapica avanzata in “Quasi Real-Time Planning”, volta:

• all’integrazione avanzata di immagini e alla personalizzazione della terapia nel caso di variazioni anatomiche o dosimetriche significative;
• all’implementazione di un sistema di Deep Learning e Machine Learning per l’analisi dettagliata della distribuzione di dose in un elevato numero di pazienti associato con la predittività del trattamento, che consentisse una automazione e una specificità ancora più elevata delle cure.

Un progetto di grande importanza che vedeva impegnati l’UO Radioterapia, la Fisica Medica, il CED e il SUIC.

LA FORNITURA E I SERVIZI DI ERREVI SYSTEM

Grazie a un’attenta analisi di mercato, l’AOUMO aveva individuato in SUPERMICRO l’unico vendor 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.
L’ente aveva quindi previsto di acquisire 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.
Come detto, il sistema necessitava di una 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 era necessario aggiungere un cluster di 3 nodi HPC ad elevatissime prestazioni per il calcolo parallelo dei piani di trattamento tramite implementazione degli algoritmi Monte Carlo.
L’ente aveva inoltre necessità di acquisire i seguenti servizi complementari:

• garanzia e manutenzione per i successivi cinque anni;
• installazione e messa in funzione presso il data center dell’AOUMO;
• formazione del personale per l’utilizzo delle tecnologie fornite.

Errevi System ha proposto un’architettura in grado di integrarsi perfettamente con le infrastrutture AOUMO, che nello specifico si è composta di:

• sistema di calcolo HPC ad elevate prestazioni;
• sistema di virtualizzazione Citrix dei desktop degli operatori sanitari per il software RayStation;
• server per la gestione dell’applicativo Perfraction in dotazione all’AOUMO;
• server per la gestione del database Microsoft Sql server standard.

Errevi System si è quindi occupata di fornire il materiale richiesto e installare il nuovo sistema presso il data center dell’AOUMO:

“La fase installativa, curata da Errevi System, si è conclusa ottimamente. 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” afferma l’Ing. Roberto Savigni del Servizio Tecnologie dell’Informazione dell’AOU di Modena.

I VANTAGGI OTTENUTI CON IL NUOVO SISTEMA

L’AOUMO oggi, grazie alla tecnologia SUPERMICRO e al supporto di Errevi System, ha implementato un sistema diagnostico composto dalle migliori tecnologie hardware in termini di schede grafiche, elevata densità e scalabilità futura senza paragoni.
Il sistema diagnostico basato sulle nuove tecnologie implementate permette oggi all’AOUMO:

• l’utilizzo di multiple CPU/GPU, App-Server e un sistema HPC per il calcolo dei piani di trattamento e per l’implementazione di algoritmi che consentono un ricalcolo dosimetrico della terapia sulle immagini di setup del paziente in tempo reale e un’automazione dei processi di contouring degli organi e dei target tumorali;
• il monitoraggio in tempo reale dei dati di trattamento e dei molteplici parametri geometrici e dosimetrici ottenuti dagli acceleratori lineari, che consente una valutazione della corretta erogazione della dose sul paziente;
• la predisposizione del piano di trattamento del paziente e ricalcolo dosimetrico in “Quasi Real-Time”, che consente una razionalizzazione e ottimizzazione del tempo necessario e delle risorse disponibili;
• la capacità della infrastruttura di analizzare dati e integrare elevati Cohort di pazienti, per monitorare la loro sicurezza e il ricalcolo delle dosi erogate durante le sedute radianti e per analizzare e sviluppare attività di ricerca e trials clinici.

“Dal punto di vista clinico questo sistema ha decisive applicazioni immediate. Da un lato ci consente di preparare la terapia di ogni paziente con largo anticipo, programmando il piano terapeutico a lunga scadenza e ottimizzando i tempi macchina. Dall’altro, il sistema si adatta 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” spiega il prof. Frank Lohr, Direttore della Radioterapia.

NEXT STEPS

Il sistema HPC così implementato nel prossimo futuro potrà essere oggetto, grazie alla sua intrinseca espandibilità, di nuove implementazioni che permetteranno:

• l’integrazione e l’automazione dei processi di auto-contornazione, Deep-Learning e Machine Learning e l’avvio delle attività di ricerca in radiomica, che potrebbero consentire lo sviluppo e l’individuazione di Features intrinseche delle immagini e delle distribuzioni di dose, integrando sistemi di Intelligenza Artificiale per metodi predittivi, Trials Clinici e Pre-Clinici.
• lo sviluppo di pianificazione automatica e autonoma su molteplici apparecchiature radianti in contemporanea, sfruttando la potenza di calcolo HPC anche nelle ore notturne e valutando le soluzioni matematiche/fisiche ottenute per individuare e ottimizzare il miglior trattamento per il paziente, massimizzando l’utilizzo e gli slot terapeutici delle apparecchiature radianti.