Forskare har utvecklat en ny maskinlärningsbaserad metod för att förutspå stråldosen vid behandling av prostatacancer. Metoden använder data från PET/CT-undersökningar för att uppskatta stråldosen till tumörer och friska organ innan behandlingen påbörjas.

Detta kan leda till mer personanpassade behandlingsplaner, bättre patienturval och minskad risk för biverkningar. Tekniken är särskilt relevant för patienter med metastaserad, kastrationsresistent prostatacancer (mCRPC) som behandlas med PSMA-terapi.