機械学習アルゴリズムを用いた非小細胞肺癌および肛門扁平上皮癌における毒性予測

Advances in radiation oncology

12月25日配信

AIによる要点抽出

本研究では臨床データを用いて、放射線誘発毒性の予測における主要な機械学習アルゴリズムの有効性を評価し、最適なアルゴリズムを自動的に選定するソフトウェアツールの作成を目的とした。非小細胞肺癌および肛門扁平上皮癌患者478例の消化管毒性、放射線肺炎、および放射線食道炎に関するデータを収集し、11種類の機械学習アルゴリズム（LASSO、ランダムフォレストなど）を用いて100回繰り返し評価を行った。