拓海先生、最近うちの現場で「AIで患者の死亡リスクを予測できる」と聞きましたが、正直どれほど当てになる話か分かりません。画像や報告書まで使うと精度が上がると聞きますが、要するに現場の医療データをそのまま機械に食わせるだけでいいのですか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、まず結論を一言で言うと、臨床の数値データだけでなく放射線科のテキストと胸部X線画像を組み合わせると死亡率予測の精度が確かに上がるんです。これは単にデータ量の問題ではなく、数値化されていない重要な情報が画像や自由記述に含まれているからなんですよ。
なるほど。ただ、うちのような現場でそれを運用するにはコストと手間が気になります。投資対効果はどう見ればよいですか。データの準備やモデルの運用で時間がかかりすぎるのではないかと心配です。
まず安心していただきたいのは、重要なポイントは三つです。第一に、既存の構造化データ（検査値やバイタル）を捨てる必要はなく、それにテキストと画像を足すだけで効果が出る点です。第二に、画像や報告書から特徴を取る技術は近年自動化が進んでおり、初期の準備投資は必要でも一度整えば運用コストは下がる点です。第三に、導入の初期段階ではまず小さなパイロットで効果を確認して、段階的に拡大する方法が現実的です。一緒にやれば必ずできますよ。
技術的には、テキストはどう扱うのですか。医師の所見は曖昧な表現も多いと思いますが、それでも意味を取り出せるのでしょうか。
テキスト処理は自然言語処理（NLP: Natural Language Processing、自然言語処理）という分野の技術で、近年はBERTという手法が高性能です。BERTは文脈を理解する仕組みで、医師の曖昧な言い回しや省略語の意味もデータの中で学習して表現に変換できます。要点は三つ、BERTで意味を数値化する、構造化データと結合する、そして生存解析の枠組みに組み込む、これで予測性能が上がるのです。
画像の方はどうですか。うちの病院にあるような普通の胸部X線で、本当に意味のある情報が取れるのですか。これって要するに画像から見える異常を機械が数値化してくれるということ？
素晴らしい着眼点ですね！その通りです。深層学習（Deep Learning）を使って胸部X線画像から特徴を抽出すると、人間が見落としやすい微妙なパターンも数値化できます。重要な点は三つ、既にラベル付けされた所見があれば利用できる、画像単体でも情報がある、そしてテキストや構造化データと組み合わせると説明力が上がる、という点です。
実際の効果はどの程度上がるんですか。数字で示してもらえると投資判断がしやすいのですが。
良い質問です。研究ではC-indexという指標で性能を評価し、従来の臨床スコアのみ（SAPS-II）では約0.747であったところ、テキストと画像を組み合わせたモデルは約0.783になりました。アブレーション解析では事前定義ラベルが約2.00%分、テキスト特徴が約2.44%分、画像特徴が約2.82%分の寄与が見られ、各要素が実際の改善につながっていることが示されました。
なるほど、要するに構造化データに加えて「医師の所見の文章」と「X線画像」を足すと、死亡率の予測精度が上がるということですね。分かりました、まずはパイロットでやってみたいと思います。ありがとうございました。
