従来の手動診断手法と比較して、深層学習モデルの診断精度と信頼性は、いくつかの重要な指標を用いて評価されるべきです。まず、精度（Accuracy）、適合率（Precision）、再現率（Recall）、F1スコアなどの性能指標を用いて、モデルのパフォーマンスを定量的に評価することが重要です。これにより、モデルがどれだけ正確にALLを検出できるか、また誤診のリスクがどの程度かを明確にすることができます。さらに、深層学習モデルの信頼性を評価するためには、交差検証や外部データセットを用いたテストを行い、モデルの一般化能力を確認することが必要です。また、従来の手動診断と比較して、深層学習モデルがどの程度の時間で診断を行えるか、また医療専門家の負担をどのように軽減できるかも重要な評価基準となります。これらの評価を通じて、深層学習モデルの実用性と信頼性を確立することができます。