Своевременное начало радиотерапии критично для оптимального лечения онкологических пациентов. Однако планирование часто основано на подсчете числа пациентов, не учитывая существенную вариабельность использования ресурсов в зависимости от локализации опухоли, техники облучения и платформы. Исследование направлено на разработку системы прогнозирования мощности оборудования на основе фактической рабочей нагрузки.

Проанализированы данные январь 2025 — март 2026 в государственной многопрофильной клинике, эксплуатирующей три линейных ускорителя (LINAC). На основе наблюдаемой длительности сеансов рассчитаны слот-факторы, отражающие относительную нагрузку по аппарату, технике и нозологии. Факторы применены для прогноза загрузки в апреле 2026. Мощность выражена числом доступных слотов исходя из рабочего времени радиотерапевтов. Разработана система планирования с учетом текущих пациентов, оставшихся фракций, простоев оборудования и несоблюдения графика пациентами, поддерживающая 14-дневный интервал от симуляции до начала лечения.

Для оценки риска превышения мощности выполнено Monte Carlo моделирование (10 000 итераций) при различных объемах КТ-симуляций. В каждой итерации генерировались гипотетические пациенты согласно институциональной структуре заболеваемости, их нагрузка интегрировалась в прогноз на пять последовательных дней. Рассчитана вероятность превышения доступной мощности для каждого объема симуляций.

Проанализировано 397 пациентов, получивших 4695 фракций. Различные аппараты требовали разного объема мощности на пациента: слот-факторы варьировали от 2,1 для LINAC 3 до 5,3 для LINAC 1. Модель предсказала загрузку с погрешностью 5,6–11,7% относительно фактической в апреле 2026. Система выявила прогнозируемую потребность 89 слотов на LINAC 1, превышающую 44 доступных слота в 14-дневном окне, что обосновало перераспределение между аппаратами.

Monte Carlo анализ показал 33% вероятность превышения мощности при 12 КТ-симуляциях в день, снижающуюся до <1% при редукции до 9 пациентов в день.

Предложенная система взвешенных слотов обеспечила прогнозирование нагрузки по аппаратам и раннее выявление ограничений мощности на основе рутинных данных. В сравнении с простым подсчетом пациентов она предоставила количественное обоснование для распределения между аппаратами и планирования объема КТ-симуляций. Требуется проспективная валидация для оценки влияния на сроки начала лечения, доступность и эффективность работы отделения.