拓海先生、最近若手から「RadGPTってやつで医用画像のデータ作れるらしいです」と言われて焦っているのですが、これって経営判断にどう関係しますか。
素晴らしい着眼点ですね！RadGPTは医用CT画像とそこに対応する診断報告書テキストを大量に作るための方法です。端的に言えば、医療データの質と量をスケールさせて診断AIの育成を速める仕組みです。
なるほど。うちのような製造業と何の接点があるのか、イメージが湧きません。投資対効果で判断したいのですが、まず何を見ればいいですか。
大丈夫、一緒に整理できますよ。要点は三つです。第一に、データの粒度が上がればAIの精度が上がること。第二に、精度が上がれば誤診や見落としを減らしコスト削減につながること。第三に、同じ手法を検査や品質管理など他領域に転用できることです。
データの粒度、ですか。具体的には何を細かくしているのですか。画素のレベルまでラベルを付けるような話ですか。
素晴らしい着眼点ですね！その通りです。RadGPTではボクセル（3Dの画素）単位の腫瘍セグメンテーションと、放射線科医が書く詳細な報告文を組み合わせています。これにより「どこに」「どれくらいの大きさで」「どの部位か」を精密に学習させられるのです。
これって要するに、精密な図面と検査メモを機械に大量に学習させることで、将来の自動判定や精密検査が早く正確になるということでしょうか。
その理解で正しいですよ。例えるなら、部品のCAD図面に寸法と加工指示がびっしり付いた状態で機械学習するのと同じです。さらにRadGPTは既存のレポートとセグメンテーションを融合して、新たな「構造化レポート」を生成する能力も持っています。
実務で使うときの精度や検証はどうなっているのですか。うちが品質検査に使うとしたら、まず安全性と信頼が必要です。
安心してください。RadGPTの開発では大勢の放射線科医がアノテーションとレビューに関与しており、生成した報告は人間の専門家によって精査されています。つまりデータ生成から検証まで臨床専門家の品質保証が組み込まれているのです。
具体的にどのくらいのデータがあるのですか。そして小さい欠陥や初期段階の問題も拾えるのですか。
RadGPTから作られたAbdomenAtlas 3.0は9,262件の3D CTスキャンと数百万枚規模の画像・テキストトークンを含む大規模データセットです。注目すべきは多数が2cm以下の小さな腫瘍を含み、初期検出の学習に資する点です。
なるほど。要するに、精密ラベル付きの大量データを作って専門家がチェックするから実運用に耐えうる品質になる、と理解しました。では、うちの生産検査に応用できそうか、もう一度整理してよろしいですか。
もちろんです。一緒に要点を三つでまとめます。第一、データの粒度と専門家レビューが品質を支える。第二、3Dやボクセル単位の情報は微小欠陥検出に有効である。第三、同じデータ生成と検証の流れを自社の検査プロセスに組み込めば、AI導入の初期投資を抑えつつ信頼性を確保できる。
分かりました。自分の言葉で言いますと、RadGPTの技術は「精密な三次元ラベルと専門家のレビューを掛け合わせて大量の学習データを作る仕組み」であり、それを応用すればうちの検査データも同様に高品質にできる、ということですね。
