数据可帮助预测哪些患者会出现副作用

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威斯敏斯特大学领导的一项新研究，使用预测性人工智能建模技术来预测癌症患者在接受放射治疗后、是否可能出现严重的副作用，以帮助潜在地避免治疗中断和癌症复发。

新的合作研究表明，通过使用预测建模和机器学习技术，可以了解如果在开始治疗前接受放射治疗，患者是否可能会出现严重的副作用。该研究是威斯敏斯特大学、曼彻斯特大学与英国放射治疗机器学习网络的医学物理学家、肿瘤学家和外科医生之间的合作。

该研究更近发表在计算机生物学和医学上，使用人工智能机器学习技术调查了来自美国和欧洲26家医院的大约2000名癌症患者的健康记录，并将这些患者分为两组放疗副作用发病率基于REQUITE研究的临床观察。研究人员创建并评估了80个机器学习模型来评估这些健康观察结果，并成功构建了一个预测模型，以了解癌症患者如果在开始治疗前接受放射治疗，是否可能出现严重的皮肤毒性。

目前，放射治疗物理学家在包括定位、成像、辐射剂量和分数在内的协议中计划治疗，以确保其有效和安全，并且他们拥有的工具没有考虑到患者发生的特定急性副作用。然而，这项由威斯敏斯特领导的新研究可能会在未来为医生提供一种新工具，以进一步微调患者的治疗计划并解释皮肤毒性的发生，因此他们可能会考虑以不同的方式计划治疗。

癌症放射疗法将恶性癌细胞暴露于一定剂量的电离辐射中，其中辐射穿透身体的皮肤或器官到达目标癌性肿瘤和涉及的淋巴结。虽然这种治疗有效地破坏了癌组织的DNA，导致细胞死亡，但它可能会严重影响一些患者周围的健康皮肤组织，并导致他们剧烈疼痛、溃疡、疤痕、皮下积液或其他潜在的生命威胁条件。

因此，在某些情况下，放射治疗师不得不考虑两种选择：在患者忍受此类急性副作用时继续治疗或中断或停止治疗。然而，如果中断，剩余的癌细胞在停止后可能会变得激动，增加癌症复发的风险，甚至扩散更快，从而降低存活率。

在谈到这项研究时，威斯敏斯特健康创新生态系统（HIE）的首席研究员兼健康数据科学研究研究员MahmoudAldraimli说：“与NHS的放射治疗专家合作无疑是数据科学和放射治疗界之间必不可少的桥梁。此外，英国唯一一家致力于改善放射治疗的领先慈善机构ActionRadiotherapy所涵盖的构思结果，证实了这种桥梁可能会导致患者个性化治疗的潜在强大联系。”

威斯敏斯特HIE和健康与社会关怀建模小组的负责人ThierryChaussalet教授补充说：“很高兴看到我们的工作如此迅速地、被致力于通过放射治疗改善癌症治疗的领先慈善机构接受，因此已经拥有超出学术界对临床实践的影响。”

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