AIBR プレミアム
拓海先生、最近若手から「CT画像にAIを使えばCOVIDの振り分けが早くなります」と言われまして、正直何を信じていいかわからないんです。今回の論文、要するに何が新しいんですか？導入すると現場にどんな効果がありますか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って整理しますよ。結論から言うと、この研究はCTスキャンを対象にした3Dの深層学習モデルを使い、診断の精度と説明可能性を同時に高めている点が特に重要なのです。
3Dの深層学習という言葉だけで既に疲れますが、診断の精度と説明可能性を同時に高めるというのは現場の医師にとって本当に役に立つということですか？
その通りですよ。まず要点を3つにまとめると、1) 3次元のCTボリュームを直接扱う設計で病変の立体的な特徴を捉える、2) ノンローカル（non-local）モジュールで画像全体の文脈を参照し孤立した小さな病変も見逃さない、3) 注意（attention）マップを出力してどの領域を根拠に判断したか可視化できる、ということです。
これって要するに、単に判定だけ出すブラックボックスではなく、どの部分を見て判断したかを示す証拠も一緒に出してくれるということ？それなら医師も納得しやすい気がしますが。
その通りです。臨床での受け入れには説明可能性（explainability）が重要であり、注意マップは医師が結果を確認する際の補助線になります。大丈夫、一緒にやれば導入設計も検討できますよ。
投資対効果の観点ではどう見れば良いですか。導入に掛かるコストはどの程度で、現場のワークフローは大きく変わりますか。
まず現実的な要点は3つです。1) 学習済みモデルの取得と初期評価、2) 既存のCT運用との接続（DICOMなど）やUIの整備、3) 医師による評価運用とフィードバックループの構築です。これらは段階的に進めれば投資を段階配分でき、早期に価値を検証することが可能です。
分かりました。最後に、現場の技師や医師に納得してもらうためのポイントだけ一言で教えてください。
大丈夫、ポイントは3つだけですよ。1) 判定結果と同時に注意マップで根拠を見せる、2) 小さなパイロットで現場の負担を最小化する、3) 医師のフィードバックを取り込んで継続的に改善する、これだけです。一緒に進めれば必ずできますよ。
分かりました。では自分の言葉でまとめます。今回の論文は、CTの立体画像をそのまま学習して、全体の文脈も見ることで小さな病変も拾い、さらに注意マップでどこを見て判断したかを示すことで臨床への説明性を高めるということですね。これなら現場への説明がしやすく、段階的な導入も検討できます。
