時間の変動に適応した機械学習モデル：陽子線および炭素イオン療法を受ける頭頸部癌患者における口腔粘膜炎予測

Key Points

• 時間の変動にもかかわらず、頭頸部癌患者における口腔粘膜炎の予測を改善すること。
• 時間の変動を考慮した機械学習モデルを利用した。
• モデルを適応させるために転移学習アンサンブルを使用した。
• 陽子線および炭素イオンによる治療に基づく予測精度を分析した。
• 毒性予測の臨床的関連性を評価した。
• 時間の変動は、初期の予測精度を大幅に低下させた。
• 転移学習アンサンブルは、時間とともに信頼性のあるパフォーマンスを維持した。
• 適応性の向上は、口腔粘膜炎に関する臨床的に関連する予測をもたらした。