AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「AIで病気の判定がズバッと良くなる」と聞いたんですが、うちの工場の設備投資と同じく効果が見えないと怖くて。今回の論文は何を示しているんですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば、投資対効果の見方も分かりますよ。要点は三つです。まず何を使っているか、次にどう検証したか、最後に現場でどう使えるかを順に説明できますよ。
なるほど。専門用語が多いのも困るんですが、使っているデータは何ですか？うちでいうと生産ラインのログみたいなものですか？
その通りです。論文はRNA-sequencing (RNA-seq：遺伝子発現を測る方法) のデータを使っています。イメージとしては、各患者の『部品ごとの稼働ログ』が遺伝子ごとに取れていて、それをもとに病気の段階を当てるイメージですよ。
それならイメージが湧きます。手法はたくさん並んでいますが、結局どれが良かったんですか？うちなら一つの方法に絞って導入判断したいのですが。
素晴らしい着眼点ですね！論文ではRandom Forest (ランダムフォレスト) が最も高い精度を示し、Extreme Gradient Boosting (XGBoost) と Support Vector Machine (SVM) がそれに続いています。深層学習(Deep Learning：DL)も試しましたが、データ量や増強のやり方によっては性能がやや低めでした。
データ量が決め手になるんですね。これって要するに病期分類の精度が上がるということ？それとも別の利点があるんですか？
良い質問です。要点を三つでまとめますよ。一つ目、精度向上により誤診や見落としが減る可能性がある。二つ目、遺伝子発現の特徴を捉えることで新たなバイオマーカー探索につながる。三つ目、臨床データと組み合わせれば治療方針の意思決定を支援できる可能性があるんです。
なるほど。現場導入で一番の壁はデータの偏りと説明性だと思うんですが、その点はどうでしょうか。うちもデータに偏りがあったら使えないですから。
その懸念も素晴らしい着眼点ですね！論文ではクラス不均衡に対しSMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique：過少クラス増強手法) を用いてデータの偏りを是正しています。説明性についてはRandom Forest等のツールで特徴量の寄与を確認し、どの遺伝子が判定に効いているかを可視化していますよ。
説明できるのは安心です。最後に、実務的に導入する際の優先順位を教えてください。小さく始めて効果を確かめたいのですが。
素晴らしい着眼点ですね！順序は三段階で良いです。まず既存データの品質確認と偏りの評価を行う。次にRandom Forest等の軽量モデルでプロトタイプを作り、特徴寄与を確認する。最後に臨床評価で実際の意思決定に寄与するかを検証する流れが現実的です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。要するに、まずデータの偏りを直し、次に現場で説明できるモデルで試し、最後に臨床で効くか確かめるという流れですね。自分の言葉で言うと、段階的に小さく検証して、効果が見えたら拡大する投資戦略を取れば良いということです。
