原題
A machine learning tool for prediction of vertebral compression fracture following stereotactic body radiation therapy for spinal metastases.
背景:脊椎圧迫骨折(VCF)は脊髄定位放射線治療(SBRT)後の一般的な合併症である。本研究は、臨床的、線量測定的、および腫瘍関連因子を用いてVCFリスクを予測するための機械学習ツールを作成することを目的とした。
方法:VCFを予測するために様々な機械学習モデルを利用して、SBRTで治療された脊髄セグメントのデータベースのレトロスペクティブレビューを実施した。データはトレーニングセットと検証セットに分けられ、脊椎不安定性腫瘍スコア(SINS)がベースラインモデルとして機能した。
結果:1406の脊髄セグメントの分析により、機械学習モデル、特にランダムフォレストが、性能指標においてSINSを上回ることが明らかになった。
結論:開発した機械学習モデルは、脊椎SBRT後のVCFリスクを予測することに成功し、現在の標準を上回った。
Journal: Radiother Oncol (CiteScore 2022: 10.5)
DOI: 10.1016/j.radonc.2025.110912
PMID: 40311937
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