拓海先生、最近若い連中から「オープンセット認識(Open Set Recognition)を内視鏡に導入すべきだ」と言われまして、正直何が変わるのかよくわかりません。要するに今の画像診断AIと何が違うんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。簡単にいうと、従来のAIは訓練時に見たものだけ正しく分類する前提です。実臨床では見たことのない病変が出てくるため、それを「見たことがない」と判別できる仕組みが必要なのです。
見たことがないものを「見たことがない」と言えるのですね。うちの現場で言えば、これまでの診断データにない新しい病変や画像のノイズが入った場合に誤診を減らせる、ということですか。
その通りです。ポイントを三つに整理します。1) 既知クラスの正確な分類、2) 未知クラスを未知として検出する能力、3) 臨床運用での安全性向上です。これが満たせれば、現場の信頼性が大きく上がるんですよ。
なるほど。論文ではKvasirデータセットを使ったと聞きましたが、これはどの程度現場に近いデータなのでしょうか。実用性の判断材料になりますか。
Kvasirは多様な内視鏡画像を含む公開データセットで、解剖学的ランドマークや病変がラベル付けされています。公表実験としては現場の多様性をある程度反映しますが、実際の病院ごとの撮影条件や機器差まで補完するわけではありません。だからこそ未知検出が重要になるのです。
これって要するに、うちの病院や取引先でまだ見たことのない状況でも「注意喚起」できる仕組みをAIに持たせるということですか？
まさにその通りです。実務で生じるのは「知らない未知」なので、AIが自己の確信度を下げて人間に確認を促す設計が必須です。論文ではOpenMaxという手法をベースラインにして、ResNet-50やSwin Transformerなど複数モデルを比較しています。
ResNetやTransformerは聞いたことがありますが、うちで投資するならどれを選べば効果が出やすいですか。コスト対効果の観点で教えてください。
経営視点で素晴らしい質問です。要点は三つです。1) 必要な精度と未知検出の優先度を決める、2) 計算資源と運用コストを評価する、3) 導入後の現場確認ループを設計する。一般にResNet系は実装が容易でコストが抑えられ、Transformer系は表現力が高いが計算コストが増えます。
それなら段階的に試して、まずは既知クラスの精度を担保しつつ未知検出を評価する運用が現実的ですね。最後に、私の理解を整理します。論文はKvasirを使って既知と未知を識別する仕組みを評価し、OpenMaxを基準にして複数モデルの振る舞いを比較した、ということでよろしいですか。これで私の社内説明資料が作れそうです。
その要約で完璧ですよ。大丈夫、一緒に進めれば必ずできますよ。次回は社内説明用の簡潔なスライド案を作ってお持ちしますね。
