ĐỀ XUẤT KHUYẾN NGHỊ LIỀU XOÁ MÔ GIÁP CÒN SÓT LẠI SAU PHẪU THUẬT DỰA TRÊN MÔ HÌNH HỌC MÁY
Tóm tắt
Ung thư tuyến giáp, đặc biệt là các loại phân biệt như ung thư biểu mô nang và biểu mô tủy, là một thách thức sức khỏe lớn ở Việt Nam cũng như trên toàn cầu, trong đó phẫu thuật cắt bỏ tuyến giáp (cắt tuyến giáp) là phương pháp điều trị chính. Tuy nhiên, sau phẫu thuật,
mô giáp thường vẫn còn sót lại, đòi hỏi phải tiến hành tiêu diệt hiệu quả để ngăn ngừa tái phát và các biến chứng. Điều trị bằng i-ốt phóng xạ I-131 là phương pháp tiêu chuẩn để tiêu diệt mô giáp còn sót lại, tuy nhiên việc ước lượng liều I-131 phù hợp cho từng bệnh nhân
vẫn là thách thức lớn. Các phương pháp truyền thống hiện tại chủ yếu dựa vào hướng dẫn chung và kinh nghiệm của bác sĩ, nhưng đôi khi không đảm bảo độ chính xác cần thiết cho từng bệnh nhân cụ thể. Mặc dù một số nghiên cứu trước đã cố gắng cải thiện việc ước lượng
liều bằng các phương pháp học máy, nhưng thường bỏ qua tầm quan trọng của các kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu. Việc chưa chú trọng đến chất lượng dữ liệu này đã làm hạn chế hiệu quả dự đoán của các mô hình. Để khắc phục vấn đề đó, nghiên cứu của chúng tôi mở rộng các
công trình trước đây bằng cách tập trung vào giai đoạn tiền xử lý dữ liệu, với mục tiêu nâng cao độ chính xác và độ tin cậy của mô hình. Chúng tôi áp dụng các phương pháp trích xuất đặc trưng nhằm lựa chọn những đặc trưng nổi bật và có ảnh hưởng lớn trong việc dự đoán
liều, sau đó sử dụng bảy mô hình học máy truyền thống để thực hiện dự đoán. Kết quả cho thấy mô hình Cây quyết định (Decision Tree - DT) vượt trội so với các mô hình khác, đạt tỷ lệ dương tính thật (TPR) cao nhất là 0,995; tỷ lệ dương tính giả (FPR) thấp là 0,001 và
hiệu suất xuất sắc ở các chỉ số Recall, Precision và F1-score (0,995; 0,996 và 0,995 tương ứng). Bên cạnh đó, chúng tôi sử dụng quy tắc quyết định từ mô hình Cây quyết định nhằm hỗ trợ việc dự đoán liều một cách rõ ràng và dễ diễn giải trên bộ dữ liệu thông tin lâm sàng
từ bệnh nhân tại Việt Nam. Phương pháp này mang lại hứa hẹn lớn trong việc cải thiện hiệu quả điều trị bức xạ, đảm bảo quyết định chính xác hơn dựa trên dữ liệu, và cuối cùng nâng cao kết quả điều trị cho bệnh nhân.
