Приложение томских политехов научилось предсказывать осложнения после лучевой терапии рака простаты

Российские исследователи разработали модель машинного обучения для прогнозирования острых осложнений при лучевой терапии рака предстательной железы. Разработка объединяет клинические, дозиметрические и радиомические параметры. Об этом сообщили в Минобрнауки РФ.

Лучевая терапия стремится подвести нужную дозу к опухоли, минимизируя облучение здоровых тканей. Медицинские физики рассчитывают трехмерное распределение дозы и оценивают план по физическим критериям. Но даже при схожих режимах реакция пациентов различается.

Ученые Томского политехнического университета (член Национальной ассоциации участников рынка робототехники), Российского научного центра рентгенорадиологии и медицинского центра «Медицинский город» создали и проверили подход для прогноза острых осложнений. В основе ПО методы машинного обучения, позволяющие точно оценивать риски на малой выборке.

Комбинированная модель оценивает индивидуальный риск осложнений. Для обучения использовали ретроспективные данные 92 случаев рака простаты и 495 потенциальных признаков.

Профессор ТПУ Евгения Сухих отметила, что взаимодействие университета и клиник объединяет медицинскую физику, радиобиологию, анализ данных и машинное обучение. Главная задача — создать воспроизводимые и интерпретируемые инструменты для проверки на независимых клинических данных.