L’IA est implémentée en routine en radiothérapie pour faciliter le flux de travail lié à la préparation du plan de traitement, cependant les applications pour le soutien décisionnel restent à l’état de preuve de concept, avec des freins au déploiement liées à l’absence de validation externe, ou l’absence de possibilité d’expliquer la recommandation rendue par le modèle clinique. Dans le cadre de la radiothérapie pour les cancers de la tête et du cou, le bénéfice d’une nutrition entérale préventive n’est pas évident, et une sélection des patients qui pourraient en bénéficier serait utile pour construire un essai évaluant le bénéfice de la nutrition entérale préventive. Nous avons développé un modèle prédictif interprétable, basé sur Xgboost avec validation externe sur un cohorte de vie réelle multicentrique prospective.