Российские ученые создали модель на основе машинного обучения для прогноза острых осложнений при лучевой терапии рака простаты. Она объединяет клинические, дозиметрические и радиомические данные, сообщили ТАСС в Минобрнауки РФ.
© ТАСС
Современная лучевая терапия предполагает подведение необходимой дозы к опухоли при максимальном снижении нагрузки на окружающие здоровые ткани. Для этого медицинские физики рассчитывают трехмерное распределение поглощенной дозы и оценивают дозиметрический 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 Минздрава России и Многопрофильного клинического медицинского центра "Медицинский город" разработали и проверили подход для прогнозирования острых осложнений при лучевой терапии у пациентов с раком предстательной железы. В основе программного обеспечения лежат методы машинного обучения. Они позволяют провести точную оценку на небольшой клинической выборке данных», — сообщили в министерстве.
Ученые создали комбинированную модель на основе машинного обучения. Она позволяет оценивать индивидуальный риск осложнений лучевой терапии. Для обучения использовали ретроспективные данные 92 случаев рака простаты и 495 потенциальных признаков.
«Сегодня взаимодействие университета и клинических организаций позволяет объединять медицинскую физику, радиобиологию, анализ клинических данных и методы машинного обучения. Наша основная задача заключается в создании воспроизводимых и интерпретируемых инструментов, которые в дальнейшем можно проверить на независимых клинических данных», — отметила профессор ТПУ, научный сотрудник ТНИМЦ Евгения Сухих.
