AIBR プレミアム
拓海先生、お聞きしたいのですが、最近見かけた論文で「病理画像の大規模事前学習」が有効だと書いてありまして、当社の検査画像解析への投資判断に使えるか気になっています。要するに現場のデータが少なくても、何とかなる話でしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論を先に言うと、同じ種類の画像で大規模に事前学習すると、小さい現場データへの転移が効きやすく、投資対効果が改善する可能性が高いんですよ。
「同じ種類の画像」とは、例えばうちが扱う顕微鏡の染色画像みたいなものですか。一般の写真データで学習したモデルをそのまま使うよりも良い、ということでしょうか。
はい、その通りです。ポイントは三つです。一つ目、病理学的染色画像（H&E染色）は一般写真と見た目も特徴も異なるため、同分野の大規模データで事前学習すると特徴が良く捉えられること。二つ目、自己教師あり学習（self-supervised learning）はラベルが少なくても表現を学べ、効率的であること。三つ目、既存のImageNetのような一般画像で学習したモデルに対して、同分野データで再訓練(re-training)するとさらに性能が伸びることです。
なるほど。これって要するに、同業界の大きな辞書を作っておけば、現場で少しのデータでも賢くなるということですか。
まさにその理解で合っていますよ。大きな辞書があれば、珍しい単語にも対応しやすくなる。しかも段階的に進めればコストも抑えられます。ですから短期的には自己教師ありで表現を作り、次に少量のラベルで微調整する流れが現実的です。
投資対効果の面が気になります。大規模データを集めて学習するコストは高いはずですが、本当に回収できますか。うちのような中小はそこまで投資できないのです。
良い懸念です。ここも三点で答えます。一つ目、外部の大規模公開データ（研究でいうPTCGA200のようなもの）を活用すれば自前で全て集める必要はないこと。二つ目、最初から巨大モデルを作るより、既存モデルに同分野での再訓練を施すほうが効率的であること。三つ目、得られる性能向上が現場の誤検出削減や人手削減につながれば、短期的に回収可能であることです。
では実際にやるときの優先順位を教えてください。データ収集、外部モデルの調達、それとも現場のラベリングから始めるべきでしょうか。
優先順位も三つでまとめます。一、まず既存の大規模公開病理データで事前学習済みのモデルやコードを探すこと。二、自己教師あり学習で表現を作り、それを現場データで微調整すること。三、最小限の高品質ラベル（専門家の確認されたもの）で評価しながら改良すること。これで無駄な投資を減らせますよ。
分かりました。最後に一つだけ確認です。性能の検証はどの指標を見れば現場で使えるか判断できますか。
評価指標も三点で。まず分類タスクなら精度だけでなく感度（false negative回避）と特異度（false positive管理）を見ること。次にセグメンテーションならIoU（Intersection over Union）など領域精度を確認すること。最後に実際のワークフローでの誤検出件数や処理時間を評価し、総合的に導入判断することです。
なるほど、よく分かりました。自分の言葉で言うと、まずは同分野の大きな公開データで事前学習したモデルを使い、少ないうちのデータで上書きして性能を確かめ、投資対効果が見える段階で本格導入するという流れですね。
