Своевременная, непрерывная лучевая терапия (ЛТ) критична для оптимальных онкологических исходов. Однако физический транзит пациентов к клинике остаётся уязвимым к внешним операционным нарушениям, особенно к эпизодическим погодным явлениям в сельских онкологических сетях. Переход от реактивного реагирования на катастрофы к проактивной адаптации рабочего процесса требует интеграции данных и науки о внедрении. Исследователи из Dartmouth Health разработали систему PROACT-RT — автоматизированную платформу раннего предупреждения, интегрирующую клинические данные с метеорологическими прогнозами.

Система основана на централизованном хранилище клинических данных, объединяющем электронную медицинскую карту (ЭМК) Dartmouth Health (Epic и ARIA) с национальными базами экологических данных. Адреса пациентов из расписаний ЭМК геокодировались и маршрутизировались через ArcGIS Network Analyst для создания непрерывных «Динамических транспортных коридоров». Для выявления острых погодных угроз эти пространственные транспортные маршруты непрерывно связывались с краткосрочными (48–0 часов) метеорологическими данными высокого разрешения NOAA National Centers for Environmental Information (NCEI). Автоматическая архитектура оповещений настроена на срабатывание <48 часов до запланированного приёма, как только метеорологическая вероятность превышает предустановленные пороги опасности.

Ретроспективное моделирование исходного уровня показало, что эпизодические зимние погодные явления исторически приводят к пропуску до 10% ежедневных фракций облучения во время недель с тяжёлыми погодными условиями, что увеличивает общее время лечения (OTT). Автоматизированный конвейер данных PROACT-RT был разработан и развёрнут в защищённой среде без взаимодействия с пациентами (silent pilot).

Первоначальная валидация системы подтвердила успешную непрерывную связь запланированных маршрутов из ЭМК с высокоточным метеопрогнозированием NOAA. Архитектура оповещений демонстрирует вычислительную способность идентифицировать транспортные коридоры риска и инициировать адаптацию рабочего процесса <48 часов до опасности. Представлены итоговые показатели времени работы системы, точности прогноза опасности и смоделированные показатели проактивной конверсии из завершённой фазы silent pilot.

Интеграция динамической геопространственной маршрутизации с планированием в реальном времени через ЭМК технически осуществима в рамках сельской обучающейся системы здравоохранения. Успешная архитектурная реализация PROACT-RT обеспечивает критически важную информационную основу для перехода онкологической практики от реактивного управления катастрофами к проактивной автоматизированной адаптации расписания, что в конечном итоге снижает транспортную токсичность и сохраняет непрерывность помощи.