原題
PET/CT based transformer model for multi-outcome prediction in oropharyngeal cancer.
背景:本研究は、中咽頭がん患者の治療後の転帰を予測するために画像および他のデータを使用するA.IモデルであるTransRPを改善し、拡大する。
方法:フローニンゲン大学医療センターで治療された400人の患者からのデータを用いてモデルを訓練し、臨床結果に対する予測を試験した。TransRPのパフォーマンスは、CNNsおよび臨床データをモデルに組み込む他の方法と比較された。
結果:TransRPはCNNよりも高い予測精度を示し、特に臨床Coxモデルと組み合わせた場合の全生存率について高かった。結果として得られたモデルはリスク層別化を改善し、異なるリスク群においてより良好な生存曲線分離を達成した。
結論:TransRPの成績は、すべてのエンドポイントの予測においてCNNモデルを上回り、臨床Coxモデルと組み合わせると全生存期間の予測が改善された。
Journal: Radiother Oncol (CiteScore 2022: 10.5)
DOI: 10.1016/j.radonc.2024.110368
PMID: 38834153
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