В исследовании, опубликованном в журнале npj Digital Medicine, представлена инновационная модель машинного обучения, разработанная для прогнозирования риска декомпенсации печени у пациентов с гепатоцеллюлярной карциномой (ГЦК), проходящих системную терапию. Авторы разработали специализированный показатель — hepatic safety score, который позволяет с высокой точностью оценить вероятность ухудшения состояния печени на ранних этапах лечения. Методология исследования опирается на анализ клинических данных и биомаркеров с использованием алгоритмов машинного обучения для выявления скрытых закономерностей. Ключевым результатом является способность модели предсказывать критические изменения в функции печени, что позволяет врачам своевременно корректировать терапевтическую стратегию. Внедрение данного скоринга в клиническую практику может значительно снизить уровень осложнений и повысить выживаемость пациентов с ГЦК. Данная разработка представляет собой важный шаг в персонализированной онкологии и мониторинге безопасности лекарственных средств.