原題
Interpretable AI to predict anal cancer local failure at 3 years with the FFCD Anabase prospective multicentric cohort.
背景:機械学習はリスク予測を個別化することができ、肛門がんでは局所制御が重要である。目的:3年局所再発を予測するための説明可能なモデルを開発する。
方法:FFCD-Anabase(化学放射線治療)からの1,015人の患者。臨床、生物学、および治療のインプットを使用して、イベントまでの時間のためのAFT拡張を備えたXGBoostを構築した。交差検証、キャリブレーション、およびIPCWは打ち切りを処理した。SHAPは解釈可能性を提供した。ホールドアウトセットでテストした。
結果:C-index 0.735;3年AUC 0.755。感度64%、特異度74%、PPV 39%、NPV 89%。Brier 0.135。決定曲線は正味のベネフィットを示した;最適カットオフ値37%。WHOパフォーマンスステータス、腫瘍サイズおよび年齢が最も重要な予測因子であった。
結論:このモデルは、3年局所再発を予測するための良好な識別、較正および臨床的有用性を示した。
Journal: Radiother Oncol (CiteScore 2022: 10.5)
DOI: 10.1016/j.radonc.2026.111715
PMID: 42551638
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