- この前向きコホート研究は、202名の左側乳癌患者を対象に、DIBH（Deep Inspiration Breath Hold）の適応外を予測するための機械学習（ML）モデルを開発した。患者関連およびDIBH評価関連の変数を使用し、9つのMLアルゴリズムと3つのモデリング戦略を評価。最良のモデルは、無調整の勾配ブースティングアンサンブルモデルで、AUCは0.803（95% CI: 0.686-0.941）、Recallは0.526であった。
機械学習モデルによる左側乳がん患者のDIBH非適格性の初日評価データを用いた予測
AIによる要点抽出