AIBR プレミアム
拓海先生、最近うちの現場でも「データの偏り」が問題だと聞きますが、医療の画像認識の論文でそれに対する新しい方法が出たと聞きました。要するに、少ない例の病気をちゃんと学習させる方法なんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！その論文はまさに「データ数が少ない少数クラス」にモデルの注意を向ける仕組みを提案しています。大丈夫、一緒に噛み砕いて説明しますよ。まず結論を三点にまとめますね。1) 学習時に病変領域に注目させることで希少クラスの特徴を学びやすくする、2) その仕組みは訓練時のみで既存のモデル構造を変えない、3) 手動での注釈が難しい場合に自動で領域を推定する代替案も提示している、という点です。
それは現場目線で良さそうです。ただ、うちの現場でやるときは注釈を人が付ける余裕はありません。自動でやれるというのは本当でしょうか。
もちろん可能です。論文は二つの代替案を示しています。一つは従来のサリエンシー（saliency）と呼ばれる注目領域検出手法を用いて境界ボックスを作る方法、もう一つは事前学習済みのセグメンテーションモデルを使う方法です。つまり手動注釈がなくても、ある程度の領域情報を自動で用意できるんですよ。
なるほど。で、結局これって要するに「モデルに病変だけを見せて学習させると、少ない病気でも強く識別できる」ということですか。
おっしゃる通りです。ただ補足すると、ただ病変を切り出すだけでなく、学習時にその領域に「クラス注意（class attention）」を埋め込むことで、モデル全体が少数クラスの特徴に強く引き寄せられるのです。要点を三つにすると、1) 少数クラスの病変領域に重み付けして学習させる、2) 訓練時のみ動作し評価や推論の構造を変えない、3) 手動注釈がなくても自動で領域を用意できる、です。
実際の効果はどれくらいですか。投資対効果の観点で、どの程度期待できるかざっくり教えてください。
良い質問ですね。論文では皮膚画像や胸部X線のデータで検証し、少数クラスでの識別性能が明確に改善しています。投資としては、既存の分類モデルに訓練時の追加作業を入れるだけなので、モデル再設計のコストは低いです。コストの大部分は領域注釈をどう用意するかにかかりますが、自動化すれば人手コストは抑えられますよ。
分かりました。自分の言葉でまとめると、訓練時にだけ病変のある部分にモデルの注意を集める仕組みを入れることで、事例が少ない病気でもモデルが特徴を学びやすくなる。導入コストは注釈準備次第で、小さくできるということでよろしいですか。
大丈夫、まさにその通りです！一緒に進めれば必ずできますよ。まずは小さな現場データで試して、注釈を自動化するか手作業にするかを判断しましょう。
