機械学習によって浸潤性乳がんの臨床転帰の予測が改善する

上皮成分、間質成分、免疫成分の解釈可能な測定値を利用する浸潤性乳がんの予後予測モデルが、熟練した病理学者による組織学的悪性度判定よりも優れていることが分かった。このモデルを利用すれば、浸潤性乳がんと診断された患者の臨床管理が向上する可能性があり、透明性が高く説明可能な予測を提供することにより、人工知能（AI）の信頼性に対する病理学者の懸念が軽減されるかもしれない。