机器学习辅助决策在前列腺癌放疗中膀胱充盈度预测的可行性研究

来自某研究团队的研究人员针对前列腺癌外照射放疗(EBRT)中膀胱充盈度评估难题，开发了基于锥形束CT(CBCT)与计划CT(pCT)的膀胱体积比预测模型。该研究采用自助聚合(bagging)算法构建分类与回归模型，利用465例患者数据训练，16项临床特征输入，验证集达93.55%准确率。模型显著降低重复CBCT扫描需求(RMSE=0.244)，为放疗技师提供实时决策支持。

　　

这项开创性研究探索了机器学习(ML)在前列腺癌放射治疗中的创新应用。科研团队构建了基于自助聚合(bagging)算法的智能预测系统，通过分析34名患者的465组多维数据——包括基础体征、血液指标和放疗参数等16项特征，精准预测每日锥形束CT(dCBCT)与计划CT(pCT)的膀胱体积比值。

在技术实现上，团队采用双管齐下的策略：回归模型展现出色预测力(均方根误差RMSE=0.244，平均绝对误差MAE=0.172)；分类模型更实现临床级精度(灵敏度95.24%，特异度92.16%)。这种智能辅助系统犹如给放疗技师配备了"数字透视眼"，能在治疗前快速判断膀胱充盈状态，将不必要的重复CBCT扫描风险降低_max。

该研究的亮点在于将机器学习与临床工作流无缝衔接：不仅验证了bagging算法在医学影像分析中的优越性，更开创性地建立了膀胱体积的动态预测模型。这种"AI+放疗"的创新模式，为精准放疗的实施提供了新的决策支持范式。