前立腺がんの生検に対する病理診断AIの開発が各方面で進んでいる。しかし、そのアルゴリズムを病理医のワークフローへ統合した際の影響は十分に解明されていない。Google Healthの研究者らは「AIが病理医を補助して前立腺生検の診断精度・効率・一貫性を向上させる」という研究成果を学術誌 JAMA Network Openに発表した。
同研究は、20名の病理医による240例の前立腺生検での診断について検証された。病理医は泌尿器科領域専門と非専門の者が参加している。その際、病理診断に対してAI支援ツールを使用することで、前立腺がんの悪性度を分類するグリーソングレードグループ（GG）の病理医間での一致率が、GG1-5までの全体で70%→75%に上昇、特にGG1では72%→79%に上昇した。また、AI支援によって腫瘍検出パフォーマンスは向上し、感度と特異度が上昇、生検１件あたりの時間は13.5%減少して診断効率がアップした。
米国内で年間100万件を超えるといわれる前立腺生検において、結果の多くはGG1に分類される。そのため、GG1における診断パフォーマンスの向上は特に重要な意味をもつ。また、泌尿器科領域の専門性を有する病理医の数は大量の前立腺生検をすべて担当するには不十分であるため、専門性をもたない病理医との間で診断に一貫性が担保されることが望まれていた。AI支援ツールが現場の課題を本当に解決できるか、Google Healthの研究者らは実際のワークフローでのAIの利用価値に着目した成果を示し始めている。
