AIBR プレミアム
拓海先生、最近うちの現場でもAIの話が増えておりまして、部下から『公開されている胸部X線のデータで学ばせれば良い』と言われたのですが、本当にそのままで大丈夫なのでしょうか。そもそもデータの出所による癖という話を聞いて不安です。
素晴らしい着眼点ですね！ 公開データセットにも目に見えない偏り、すなわちデータセットバイアスが潜んでいることがあり、医療画像でも例外ではないんです。大丈夫、一緒に整理すれば見通しが立てられるんですよ。
具体的にはどういう『偏り』があるのですか。うちが診断支援に使うと現場で誤った判断を促すことにならないかが心配です。
良い質問です。まず結論を3点だけ示します。1) データセット間の撮影条件やラベリング方針の違いがモデルの近道（ショートカット）になる。2) その結果、モデルは病変ではなくデータ固有の特徴に依存する場合がある。3) シンプルな変換や検査でその依存を発見し、説明可能性を高めることができるんです。
なるほど。例えば撮影機器が違うと画像のコントラストや写り方が変わるということですか。これって要するに、モデルが病変でなく撮影機の癖を覚えてしまうということ？
まさにその通りです。素晴らしい着眼点ですね！ ただしもう少しだけ整理すると、撮影条件だけでなく、病院ごとの患者層やラベル付け基準の差、前処理の有無もショートカットの原因になります。そのため検証は複数のデータセットで行う必要があるんですよ。
つまり、公開データをそのまま学習させると、うちの現場では通用しないアルゴリズムになる可能性があると。導入前にどういう検査をすれば安全なのですか。
まずは簡単な検査を2つ行います。1) 別データセットでの出所判定タスクを試し、モデルがデータセットの出自を予測できるか確認する。2) 画像に単純な変換を加えて性能が落ちるかを確認する。これでショートカット依存の有無を掴めるんです。大丈夫、手順はシンプルにできるんですよ。
分かりました。これって要するに、公開データで上手くいったという結果だけを鵜呑みにせず、別の視点で『本当に病気を見ているか』を検証するということですね。これを社内で説明する際に短く言えるフレーズはありますか。
もちろんです。短いフレーズなら『モデルがデータの癖を覚えていないかを必ず検証する』で伝わります。さらに実務向けには三点で説明すると納得が早いです。1) データ出所の違いが影響する、2) シンプル変換で検査できる、3) 必要なら現場データで再調整（ファインチューニング）する、という説明で十分に説得できますよ。
ありがとうございます、拓海先生。要するに、公開データの結果は参考にするが、必ず社内や他データで『病気そのものを見ているか』を確認し、場合によっては現場データで調整する、ということですね。よし、今日の会議でまずこの三点を提示してみます。
