前立腺癌の生検の病理診断AIの開発が各方面で行われている。 しかし、そのアルゴリズムを病理学のワークフローに統合されたときの影響は十分に解明されていない。 Google Healthの研究者は、「AIが病理学を補助し、前立腺生検の診断精度・効率・一貫性を向上させる」という研究結果を学術誌 JAMAネットワークオープンに発表した。
この研究では、20人の病理医による240人の前立腺生検の診断について検証された。 病理学泌尿器科領域専門家と非専門家の人が参加している。 その際、病理診断のAIサポートツールを使用して、前立腺癌の悪性度を分類するグリーソン等級グループ（GG）の病理学との間の一致率がGG1-5まで全体の70％→75％に上昇、特にGG1は72％ →79％に上昇した。 また、AIサポートによって、腫瘍の検出性能が向上感度と特異度が上昇し、生検1件あたりの時間は13.5％減少し、診断効率が向上した。
米国で年間100万件を超えると前立腺生検からの結果、多くのGG1に分類される。 したがってGG1の診断性能の向上は、特に重要な意味を持つ。 また、泌尿器科領域の専門性を持った病理学の数は、大量の前立腺生検をすべて担当するのに十分するための専門知識がない病理学との間の診断に一貫性が担保されることが望ましいあった。 AIサポートツールが現場の課題を実際に解決することができるか、Google Healthの研究者は、実際の作業の過程でのAIの利用価値に注目した成果を見せ始めている。
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