拓海先生、最近部下から『MRIとAIで治療効果を予測できる』なんて話を聞きまして、正直何を投資すれば良いか分かりません。これ、本当に現場で役立つんですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫ですよ、田中専務。ここで言うAIは、MRIという画像情報を使って『病理学的完全奏効（pathologic complete response、pCR—病理学的完全奏効）』が得られるかどうかを予測する技術です。要点は三つです：データの種類、特徴の取り方、判断の仕組みです。
データの種類、ですか。うちの病院じゃなくて製造業ですが、現場で言うと『複数の視点で見る』ということですよね。具体的には何を使うんです？
いい質問です。ここでは二つの画像を使います。一つは動態造影MRI（dynamic contrast-enhanced MRI、DCE MRI—動態造影MRI）、もう一つは拡散強調画像から導かれる見かけの拡散係数（apparent diffusion coefficient、ADC—見かけの拡散係数）です。製造で言えば、製品を光で見る検査と、内部の動きを見る別の検査を同時に見るイメージです。
なるほど。で、特徴の取り方というのは手作りで指標を作るんですか、それともAIが勝手に学ぶんですか？これって要するに『人が決めた目利きとAIの自動学習を組み合わせる』ということ？
まさにその通りです！この論文ではラジオミクス（radiomics—画像から手作りで抽出する数値的特徴）という人が設計した特徴をガイドとして使い、3Dの畳み込みニューラルネットワーク（3D CNN Encoder—3次元畳み込みニューラルネットワーク）と自己注意（self-attention—自己注意機構）で画像特徴を学ばせています。人の経験をAIに教えて、重要な領域に注目させるのです。
注目領域に誘導する、ですか。それは現場でいうと『不良箇所に赤い蛍光を当てるように』目印を付けるという理解で良いですか。投資対効果はどれほど見込めますか。
良い比喩ですね。要点は三つです。第一に、ラジオミクスで学習をガイドすると重要領域の表現が改善され、精度が上がること。第二に、複数モダリティ（multimodality—複数のデータ視点）を合わせると単独より堅牢になること。第三に、自己注意で広い文脈を参照できるため、小さな異常も見落としにくくなることです。投資対効果は、データの質と用途次第ですが、検査結果の有効活用で意思決定の確度が上がる期待はありますよ。
具体的に導入する上でのリスクや課題は何でしょうか。うちの現場データで同じように使えるかが心配です。
大丈夫、順を追って対処できます。課題はデータの多様性、アノテーション（教師データ）の精度、モデルの解釈性です。対策として、まず小さなパイロットで同じ特徴が取れるか確認し、ラジオミクスの設定を現場データに合わせて調整し、結果を可視化して説明できる形にすることが有効です。
では、現実的なアクションプランを教えてください。最初の一歩で何をすれば良いですか。
一緒にやれば必ずできますよ。まずは三段階です。第一に、利用可能な画像データを確認し、代表的なケースを抽出する。第二に、ラジオミクス特徴を既存のツールで試算してみる。第三に、小さなデータセットでRaMA-netのようなモデルを試してみて、有用性を定量で評価する。この三つで進めれば初期判断がつきます。
分かりました。まとめると、複数の画像で重要な部分に注目させる仕組みを作り、まずは小さく試して数値で効果を確認する、ということですね。私の言葉で言い直すと、『人の知見で重要箇所に印をつけ、それをAIに教えて精度を高め、まずは小規模で投資効果を測る』、これで進めます。
