放射線治療は、腫瘍などの患部に強い放射線を照射して、標的の組織を死滅させる治療法です。患部や患者によってその効果が異なるため、できるだけ腫瘍の縮小効果がある患者を選んで治療を行うことが大切ですが、予め正確に予測することは困難です。東北大学大学院医学系研究科の放射線腫瘍学分野 神宮教授?角谷病院講師?勝田助教らのグループは、独自の機械学習アルゴリズムにより、治療前の腫瘍CT画像を入力するだけで、その患者の放射線治療による腫瘍縮小を予測することに成功しました。本研究は、放射線治療による腫瘍縮小を高い精度で推定できた重要な報告です(予測精度:AUC^注2 = 0.75)。本研究によって、放射線治療の個別化医療の発展に貢献することが期待されます。

本研究成果は、2022年5月27日にScientific Reports誌（電子版）に掲載されました。

注2．AUC:予後予測の精度を表す指標。AUCの範囲は0～1までで、人工知能が予測した出力が全て正しい場合はAUC=1、ランダムに予測した場合は0.5、全部反対に予測してしまった場合は0となる。

プレスリリース資料（PDF）

Scientific Reports

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東北大学大学院医学系研究科放射線腫瘍学分野

病院講師 角谷 倫之（かどや のりゆき）

TEL：022-717-7433

Eメール：kadoya.n*rad.med.tohoku.ac.jp（*を@に置き換えてください）

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東北大学病院広報室

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Eメール：press*pr.med.tohoku.ac.jp（*を@に置き換えてください）

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