AIBR プレミアム
拓海先生、最近の医用画像の論文に『Causal-SAM-LLM』というのがあると聞きました。うちの現場でも画像解析を使えないかと話が出ていまして、概要を分かりやすく教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！Causal-SAM-LLMは一言で言えば、画像を切り出すAI（セグメンテーション）を人が訂正しやすく、見慣れない撮影条件でも壊れにくくする仕組みです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
うちの技術者はSAMというのを使うと聞いていますが、それとLLM（ラージ・ランゲージ・モデル）を組み合わせるというのは要するにどういうことですか。
いい質問です。Segment Anything Model（SAM）とは大きな視覚モデルで、画像のどこを切り出すかを高精度で提案できるものです。Large Language Models（LLMs）大規模言語モデルは言葉で考える力が強い。論文はこの二つを結び、言葉で『何を無視すべきか』や『ここが間違っている』と指示できるようにしていますよ。
それって要するに、人が言葉で指摘すればモデルが直せるということですか？現場で放っておいても自動で直るのか、少し手を入れる必要があるのか、その辺りが気になります。
重要な点です。結論を先に言うと、半自動運用を想定しています。トレーニング段階で言葉を使って『見た目（撮影スタイル）に引っ張られない』ように学ばせ、運用時は専門家の簡単な言葉で局所的に修正できる設計です。要点は三つ、（1）訓練時にノイズやスタイルを切り分ける、（2）現場の指示をモデルが解釈してデコーダーを調整する、（3）人とAIが協働できる点です。
投資対効果の観点では、現場で専門家が都度修正する手間が増えるのではないかと心配です。どの程度現場負担が減るのか教えてください。
現場負担は必ずしも増えません。実際は初期に専門家の簡単な指示を与えることで、従来のモデルより誤検出が少なくなり、総合的な手直し時間は減る見込みです。さらに、言葉で指摘できるため、修正ログが残りやすく品質管理が楽になります。大丈夫、やれば効果が見えるんです。
よく分かりました。まとめると、トレーニングで言葉を使って『無視すべき見た目』を教え、運用で専門家が短い言葉で訂正する。これなら現場にも導入できそうです。私の言葉で言うと、『まずは現場で試し、効果が出れば拡張する』ということですね。
