目的：放射治疗是治疗女性盆腔恶性肿瘤最主要的手段，会引发一些不良反应，最常见的是放射性直肠炎（radiation proctitis,RP）。RP的发生率与放射剂量呈高度正相关。临床上急需一种科学的方法对RP的发生进行精准的预测，以帮助医师进行临床决策。本研究基于女性盆腔肿瘤患者的临床资料及放射治疗的剂量学参数，采用随机森林方法筛选与RP发生相关的核心特征，再通过机器学习算法构建RP发生的风险预测模型，以期为RP的预测和预防提供技术支持和理论依据。方法：回顾性收集2019年1月至2020年12月在湘南学院附属医院放射肿瘤科接受静态三维适形调强放射治疗的女性盆腔肿瘤患者100例，收集其临床相...
