AIBR プレミアム
拓海さん、最近うちの若手が「LLMを使えば医療データから病気を予測できます」と言うのですが、正直ピンと来ないんです。要するに何が新しいんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫ですよ、田中専務。端的に言うと、従来は大量のラベル付きデータがないと難しかった病気予測を、少ない例でも頑張って当てられるようにする試みです。しかも二つの役割を持つLLMが協力して精度を上げるのが肝なんです。
二つの役割というのは何ですか。現場で運用する時に仕組みが複雑だと導入コストが上がるので、そこが気になります。
良い視点です。要点を三つに整理しますよ。第一に、データを自然言語に変換してLLMに読ませる。第二に、予測を出す『予測エージェント』と、その推論を批判して改善案を出す『批評エージェント』を組み合わせる。第三に、少ない見本（few-shot）でも精度を引き上げる。その三つで導入負荷を抑えつつ効果を出せるんです。
これって要するに、最初に頭のいい相談役が予想して、もう一人がその答えの誤りや偏りを指摘して改善する、というやり方ということですか？
まさにその感覚で合っていますよ。予測エージェントがまず答えを出し、その根拠も示す。続いて批評エージェントが根拠の穴やデータの偏りを指摘して、予測エージェントに修正のヒントを与えるんです。結果として同じモデルに繰り返し学習させるよりも少ない例で改善が期待できますよ。
実際のところ、臨床現場のデータは雑で欠損も多いです。そういう現実に耐えられるのかが心配です。データの前処理はどれくらい必要なんでしょう。
その懸念は正当です。ここでも要点は三つ。第一に、構造化データを単にモデルに押し込むのではなく、人が読める文章に変換して提示するので、欠損や異常値が視覚的に扱いやすくなります。第二に、批評エージェントが推論過程をチェックするため、データの偏りが直接指摘されやすい。第三に、完全自動化を急がず、最初は専門家のレビューを組み合わせることで現場受け入れを高められますよ。
導入コストの話に戻りますが、人手で文章化するなら結局高くつくのでは。自動化が不完全な段階で投資する価値はありますか。
投資対効果で見るなら、段階的導入が現実的です。まず少数の高負荷な症例やコストの大きい診断領域でパイロット運用し、ROIを短期で検証する。次に前処理と文章化の部分を徐々に自動化していく。これが現場拒否を避けつつコストを制御する王道です。
現場の判断をAIに丸投げするのは怖いです。最終判断は人間がやるにしても、責任問題はどう整理すればいいのですか。
その懸念も重要ですね。ここでは透明性と説明責任を最優先に据えます。LLMが示す根拠を必ず記録し、最終判断者がそれを参照して承認するワークフローを組めば責任の所在は明確になります。初期はアラートやサジェスチョンに限定して段階的に信頼を築くのが安全です。
では最後に、私の理解を整理します。これって要するに、少ない学習例でも働くようにLLMを工夫して、さらに別のLLMがその推論をチェックして改善点を出すことで精度を上げる手法ということでよろしいですか。
素晴らしい着眼点ですね！まさにその通りです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは小さな領域で試して、効果が出たら横展開していきましょう。
分かりました。要は『予測する役』と『検証して改善点を示す役』を分けて少ないデータで精度を出す手法、段階的に導入してROIを確かめる、最終判断は人間が残す、ということですね。自分の言葉で言うとこうなります。
