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, передает ТАСС.
Современная лучевая терапия требует подведения необходимой дозы к опухоли при минимальной нагрузке на окружающие здоровые ткани. Для этого медицинские физики рассчитывают трехмерное распределение поглощенной дозы и оценивают дозиметрический план по физическим критериям. При этом реакция организма у разных пациентов может заметно различаться даже при сопоставимых режимах облучения.
Подход разработали специалисты Томского политехнического университета вместе с коллегами из Российского научного центра рентгенорадиологии Минздрава России и многопрофильного клинического медицинского центра «Медицинский город». В основе программного обеспечения лежат методы машинного обучения. По данным министерства, они позволяют проводить точную оценку на небольшой клинической выборке данных.
Ученые создали комбинированную модель, которая позволяет оценивать индивидуальный риск осложнений лучевой терапии. Для ее обучения использовали ретроспективные данные 92 случаев рака простаты и 495 потенциальных признаков. В модель включены клинические, дозиметрические и радиомические показатели.
Профессор ТПУ и научный сотрудник ТНИМЦ Евгения Сухих отметила, что взаимодействие университета и клинических организаций позволяет объединять медицинскую физику, радиобиологию, анализ клинических данных и методы машинного обучения. По ее словам, основная задача состоит в создании воспроизводимых и интерпретируемых инструментов, которые в дальнейшем можно проверить на независимых клинических данных.