Авторы разработали и валидировали модель машинного обучения для неинвазивного предсказания периневрального инвазии (PNI) при раке поджелудочной железы на основе признаков гетерогенности опухоли из мультипоследовательной МРТ. Комбинированная модель, объединяющая клинические данные и радиомические признаки, продемонстрировала высокую точность (AUC до 0.907) во внутренних и внешних тестовых выборках, превосходя стандартные клинические модели.
