機械学習を用いて放射線治療における有害事象の予測精度を向上させる

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放射線治療における有害事象を、機械学習を用いて予測する研究を行っている。放射線治療と切っても切り離せない有害事象(合併症)は、治療後に一定期間たってから起こることも多く、予め予測できれば介入の余地がある。有害事象の予測精度向上は、放射線治療を受ける患者のQOLを向上させることが予想される。前立腺がんへの小線源治療を行った患者のCT画像と3次元の線量分布、およびその後の尿路系有害事象の有無のデータを入力として、深層学習を用いた有害事象予測モデルの開発を行っている。現在機械学習のモデル選定を行っているが、データ数の不足、ネットワークのパラメータ数が多いこと、尿路系有害事象の原因として、小線源治療の線量分布以外の因子が考えられること、の点で未だ有効なモデルを作成することが出来ていない。学習済みAIの活用など、幅広く探索していきたいと考えている。