原題
Evaluation of machine learning models for predicting xerostomia in adults with head and neck cancer during proton and heavy ion radiotherapy.
背景:頭頚部癌(HNC)における陽子及び炭素イオン放射線療法中の口腔乾燥に関連する因子を評価した。
方法:HNCの成人1,769人のレトロスペクティブ分析を実施し、放射線治療腫瘍学グループの基準を用いて口腔乾燥症を等級付けし、グレード2+口腔乾燥症の最良の予測因子を決定するために8つの機械学習モデルを比較した。
結果:患者の平均年齢は47.8歳であり、グレード2の口腔乾燥症は5.8%に発生し、サポートベクトルマシンモデルによって最も高い予測精度が達成された(バランスのとれた精度:0.66)。
結論:治療中のグレード2の口腔乾燥症の低い有病率は、強化された予測モデルの必要性を強調している。
Journal: Radiother Oncol (CiteScore 2022: 10.5)
DOI: 10.1016/j.radonc.2025.110712
PMID: 39798700
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