AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下たちが「ImageNetで学習したモデルを使えばすぐ使える」と言うのですが、本当に現場でそのまま応用して大丈夫なのでしょうか。投資対効果の観点で早く結論が知りたいのです。
素晴らしい着眼点ですね！一言で言えば、元のデータセットの種類が結果に大きく影響することがあり、必ずしも「すぐ使える」わけではないんですよ。大丈夫、一緒に順を追って見ていきましょう。
それは要するに、ただ精度が高いモデルを選べば良いというわけではない、ということですか。具体的にどんなリスクがあるのか教えてください。
いい質問です。結論は三点です。第一に、学習元の画像が自然画像（ImageNet）だと、医療画像特有の「混入要因（confounder）」に過剰適合することがある。第二に、医療用に作られたデータセット（RadImageNetなど）ではその傾向が弱まる場合がある。第三に、実務では頑健性（robustness）を確かめる追加検査が不可欠です。
混入要因という言葉が出ましたが、それは現場で言うところの「見かけ上の決め手」で、本質ではないということですか。これって要するに、モデルが近道を覚えてしまうということですか?
その通りです、素晴らしい表現です。Shortcut learning（ショートカット学習）は、本来学んでほしい医療上の特徴ではなく、画像の余計な背景や撮影条件などの近道に頼ってしまう現象です。これが起きると、現場で想定外の画像が来たときに性能が急落するリスクがあるのです。
では、どうやってその近道を見抜くのですか。追加でどんな試験や検証をやれば良いのか、現場で判断できる指標が欲しいのです。
実務的には三つの手順をおすすめする。まず、混入要因を系統立てて列挙するフレームワークを作ること。次に、その混入要因を人工的に入れたテストデータで評価すること。最後に、ImageNetやRadImageNetなど異なる事前学習元で同様の試験をして比較することです。これで過剰適合の有無を可視化できるのです。
なるほど。要は事前学習元の選び方が、実運用でのリスクと直結しているということですね。投資するなら検証工程にも予算を割くべきという理解で良いですか。
その理解で大丈夫です。特に臨床や製造現場で失敗のコストが高い場合、事前学習元の比較と混入要因テストに投資することが最も費用対効果が高い投資になります。一緒にやれば進められますよ。
分かりました。最後にもう一度、要点を自分の言葉でまとめますと、学習元データの種類によってモデルは実運用で脆弱になり得るので、事前学習元の比較と混入要因テストを必ずやる、ということですね。私の理解は正しいでしょうか。
その通りです、田中専務。素晴らしい要約です。これで会議でも自信を持って説明できますよ。
