お知らせ

2020年10月22日、「第58回　日本癌治療学会学術集会」にて発表された「機械学習による前立腺全摘除術症例の病理学的病期予測」にPrediction Oneが活用されました。

掲載概要

■演題
機械学習による前立腺全摘除術症例の病理学的病期予測

■研究概要
前立腺癌で全摘除術を施行した症例について、術前データ（腫瘍マーカーPSA値、生検組織の悪性度、臨床病期等）と、全摘除術の病理所見（被膜浸潤、リンパ節転移の有無等）から学習モデルを作成し、術前データから病理所見を予測可能か検討しました。Prediction Oneによる予測のAUCは従来のPartinノモグラムによる予測のAUCと同等であり、有意差を認めませんでした。

■研究者
杉下圭治、坪内駿、宮崎将也、竹内一郎

■発表日
2020年10月22日

■掲載媒体
第58回 日本癌治療学会学術集会

執筆者のコメント

苫小牧市立病院泌尿器科 医師 杉下圭治

前立腺癌全摘除症例の臨床病期を術前腫瘍マーカー値や生検所見等から予測する方法として、1980年代以降、いくつかのノモグラムが開発されてきました。Prediction Oneを用いた予測は、従来のノモグラムと同等の精度を示しました。海外で開発されたノモグラムは、日本人での有効性の検証が必要である等の問題点もあります。機械学習では、学習モデルに入力する因子の工夫等で精度をさらに高め、地域や施設独自の高精度モデルを作成できる可能性があります。近い将来、様々な分野で機械学習による予測が従来のノモグラムにとって代わる可能性があると考えます。