Googleが開発した前立腺がん分類アルゴリズムの性能は？
Development and Validation of a Deep Learning Algorithm for Gleason Grading of Prostate Cancer From Biopsy Specimens
背景
前立腺がんの悪性度は、前立腺生検の病理学的評価に基づくGleason分類により表されるが、視覚的評価に依存しており主観的である。Google HealthのNagpalらは、アメリカ3施設から得た前立腺針コア生検サンプル（n=752）のデジタル画像を用いてディープラーニングシステム（DLS）を開発、専門医パネルとの一致率を一般病理医との比較において評価した。
結論
検証セットの生検サンプル（n=498）の分類において、DLSの専門医との一致率は71.7%と、一般病理医の一致率58.0%を有意に上回った。非腫瘍サンプルの弁別においても、DLSの専門医との一致率は94.3%であり、一般病理医の94.7%と同等であった。
評価
開発されたモデルは一般病理医を上回り、泌尿器科専門医と同等であった。専門医の少ない医療後進国などで、特に大きなニーズがあるだろう。
