Российские ученые создали модель на основе машинного обучения для прогноза острых осложнений при лучевой терапии рака простаты. Она объединяет клинические, дозиметрические и радиомические данные.
Об этом сообщили в Минобрнауки РФ. Современная лучевая терапия предполагает подведение необходимой дозы к опухоли при максимальном снижении нагрузки на здоровые ткани. Для этого медицинские физики рассчитывают трехмерное распределение дозы и оценивают план по физическим критериям. Однако даже при сопоставимых режимах облучения реакция организма у разных пациентов может существенно различаться.
Ученые Томского политехнического университета совместно с коллегами из Российского научного центра рентгенорадиологии и медицинского центра «Медицинский город» разработали и проверили подход для прогнозирования острых осложнений у пациентов с раком предстательной железы. В основе программного обеспечения лежат методы машинного обучения, позволяющие провести точную оценку на небольшой клинической выборке.
Комбинированная модель оценивает индивидуальный риск осложнений лучевой терапии. Для обучения использовали ретроспективные данные 92 случаев рака простаты и 495 потенциальных признаков. Профессор ТПУ Евгения Сухих отметила, что взаимодействие университета и клиник позволяет объединять медицинскую физику, радиобиологию, анализ клинических данных и методы машинного обучения. Основная задача — создание воспроизводимых и интерпретируемых инструментов, которые можно проверить на независимых клинических данных.
