原題
Explainable machine learning to predict muscle loss during radiotherapy for oral cavity cancer.
背景:アジュバント放射線療法中の筋肉損失は口腔癌の生存率の悪化を予測する;この研究は説明可能な機械学習予測因子を開発した。
方法:1,024人の患者(導出636、検証388);C3 CTは筋変化(損失≧4.2%)を測定した。RF、XGBoost、およびCatBoostは、臨床および線量測定の入力について訓練を受けた;AUCは評価された;SHAPは解釈に使用された。
結果:患者の約26%で筋喪失が生じた。RFは外部で最もよく機能した(AUC 0.913;XGBoost 0.892;CatBoost 0.904)。最も重要な予測因子は、RT前の簡易栄養評価、咽頭収縮筋および声門上喉頭への平均線量、および化学療法であり、非線形の用量毒性および患者レベルの説明が観察された。
結論:説明可能なMLは筋肉損失を正確に予測し、リスクを低下させるための栄養およびRT計画の指針となる可能性がある。
Journal: Radiother Oncol (CiteScore 2022: 10.5)
DOI: 10.1016/j.radonc.2026.111521
PMID: 41932499
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