头颈癌患者护理中流程管理方法的创新应用与多学科协作优化

为解决头颈癌(HNC)治疗中多学科协作(MDT)流程复杂、决策效率低的问题，意大利罗马智慧大学团队提出基于流程管理方法的优化方案，通过流程映射、数据架构设计和人工智能(AI)辅助决策树(Decision Tree)技术，显著缩短治疗启动时间、降低操作风险，为HNC患者护理质量与安全性提升提供新范式。

　　

头颈癌(HNC)占全球癌症发病率的4.7%，其治疗涉及外科手术(S)、放射治疗(RT)、化疗(C)等多模态协作，但现有流程存在决策链条冗长、跨学科协调不足等痛点。意大利罗马智慧大学联合Policlinico Umberto I医院的研究团队在《Discover Oncology》发表研究，首次将工业领域的流程管理方法引入HNC临床路径，通过标准化MDT协作框架显著提升治疗效率。

研究采用三大关键技术：1) 基于业务流程管理(BPM)语言构建可视化流程图谱，整合诊断、治疗、随访三阶段；2) 建立分层数据库架构，自动采集放疗计划CT扫描等关键节点数据；3) 应用机器学习(如随机森林Random Forest)分析历史事件日志，优化决策树分支。

研究结果方面：
患者接诊阶段
通过流程映射将MDT核心成员（头颈外科、放射肿瘤科等7个专科）的职责标准化，使治疗决策时间缩短30%。

治疗阶段
明确放疗时机标准：根治性治疗在放射肿瘤科评估后50天内启动，术后辅助治疗限定术后7周内。流程控制使治疗延误率下降42%。

随访阶段
基于AIOCC指南设计的自动化随访模块，通过数据库触发影像检查提醒，晚期毒性监测覆盖率提升至91%。

结论指出，该体系首次实现HNC全流程的数字化追踪，通过"计算机伙伴"(Computer Partner)概念将临床经验转化为可迭代的决策模型。讨论强调，动态流程管理能适应分子生物学等新兴领域的发展，如未来可整合循环肿瘤DNA(ctDNA)监测数据。作者Francesca De Felice团队特别指出，该模式在保证放疗安全（如LINAC^*设备校准）的同时，为建立跨国HNC诊疗网络奠定基础。

（*注：LINAC指直线加速器Linear Accelerator）