AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「生検にAIを入れれば診断が速くなる」と聞きまして、正直ピンと来ないのです。今回の論文は何を示しているのでしょうか？現場に導入する価値はありますか。
素晴らしい着眼点ですね！今回の研究は、日常的な病理スライド（生検）を使い、弱教師あり学習（Weakly supervised learning、WSL、弱教師あり学習）で原発性肝癌を分類できると示していますよ。要点を3つにまとめると、1）専門家が細かく注釈を付けなくても学習できる、2）肝細胞癌（HCC）と肝内胆管癌（iCCA）という主要な2種類を区別できる、3）混合型（cHCC-CCA）の組織内での割合評価に使える、ということです。大丈夫、一緒に見ていけば必ずできますよ。
なるほど。しかし「弱教師あり学習」って、詳細なラベルを付けなくていいという話は理解しましたが、それで精度が出るのですか。工場でいうと検査員が全数チェックしなくても、自動検査で十分というイメージでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！その通り、工場の自動検査の比喩は的確です。ただし完全自動で全てを決める訳ではなく、AIが有力な候補や特徴を提示し、専門家が最終判断する「支援」モデルになります。今回の研究では、肝細胞癌（HCC、hepatocellular carcinoma）を97%のケースで正しく予測し、肝内胆管癌（iCCA、intrahepatic cholangiocarcinoma）を83%で予測しました。したがって、一定の信頼度で現場の負担を減らし、診断の速さと一致度を高められる可能性がありますよ。
これって要するに、専門家が1枚1枚顕微鏡で見る代わりに、AIが先に良さそうな部分をピックアップしてくれるということですか？
その通りですよ。素晴らしい要約です。具体的には、スライドを小さな領域（tile）に分割し、各タイルがHCC寄りかiCCA寄りかを示す確率や特徴を出します。モデルは事前学習済みの畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional neural network、CNN、畳み込みニューラルネットワーク）を用い、ResNet18という転移学習(Transfer learning、転移学習)の手法で効率よく特徴を抽出しています。結果として、専門家の手間を減らしつつ診断を支援できるわけです。
分かりました。とはいえ、混合型のcHCC-CCA（combined hepatocellular-cholangiocarcinoma）はどう扱うのですか。これまで現場で判定に困るタイプです。
素晴らしい着眼点ですね！ここが今回の興味深い点です。論文ではcHCC-CCAに特異的なタイル（特徴）は検出されなかったが、スライド内にHCC様タイルとiCCA様タイルが混在する割合を算出できたため、混合型の性質を数値的に示すことが可能であった、と報告しています。つまり、完全な自動判定は難しくても、混在比率を示すことで病理医の判断材料を増やせるのです。
導入コストや運用の現実面が気になります。うちの病院で似たことをやるなら、どこに投資すれば効果が見込めますか。
素晴らしい着眼点ですね！要点を3つにまとめます。第一に、画像のデジタル化（スライドスキャナー）の初期投資が必要です。第二に、モデルの運用には検証と専門家の確認フローを組み込むこと。第三に、適切なデータ管理と評価指標（例えばHCCの97%など）を定めることです。これらを順に整備すれば、投資対効果は見込めますよ。
分かりました。では最後に、今回の論文の注目点を私の言葉で確認させてください。要するに、細かい注釈を全部やらなくても、AIが肝細胞癌と肝内胆管癌を高い精度で識別して、混合型については構成比を示してくれる。導入にはスキャナーや検証体制が要るが、診断速度と精度の向上に使える、ということでよろしいですか。
素晴らしい要約です！その通りですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
