AIBR プレミアム
拓海先生、最近若手が「手術映像にAIを入れれば安全性が上がる」と言うのですが、正直ピンと来ません。具体的に何ができるんですか？投資対効果という目線で教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！要点を3つでまとめると、1) 映像から“重要な瞬間”を自動で検出できる、2) 人の見落としを減らしリスク低減に貢献する、3) 導入は段階的で現場負荷を抑えられる、ということです。一緒に順を追って説明しますよ。
映像から重要な瞬間を検出する、ですか。具体例としてはどんな場面を指すのですか。手術だと失血や器具の接触など、たくさんありますが。
ここで言う“重要な瞬間”は、顕微鏡の視野内に問題になりうる組織が現れる瞬間、つまり脳動脈瘤が露出するフレームの検出です。たとえば保安灯のように「注意して！」と瞬時に目印を出せるイメージですよ。
なるほど。技術的にはどうやって映像からそれを見分けるのですか。最近よく聞くトランスフォーマーというのが関係していると聞きましたが、難しそうで。
良い質問です！トランスフォーマー（Transformer）は映像や文章の中で“どこが重要か”に注意を向ける仕組みです。ここではShifted-Windowsという工夫で視野を小さな窓に分け、窓同士で情報をやり取りして局所と全体の両方を学べるようにしています。考え方は工場の検査ラインで、複数の検査員が順番に部分を見て総合判定するイメージですよ。
で、これって要するに人が映像を見て「ここ危ない」と判断する作業をAIに代替させられる、ということですか？現場のスタッフはそれを信用していいのですか。
その通りですが、重要なのは「代替」ではなく「支援」だという点です。研究では2つのモデル、フレーム単位のMACSSwin-Tと映像の時間情報も使うvidMACSSwin-Tを試していて、後者はより文脈を見て判断できるので信頼性が高まります。導入はまず補助表示から始め、現場の合意を得ながら運用するのが現実的です。
評価はどの程度の精度なのですか。もし誤検出が多ければ現場が混乱します。人間と比べてどうなのかも知りたいです。
研究結果ではフレーム単位でおおむね80.8%の平均精度、映像ベースで87.1%と報告されています。未見の画像セットに対しては閾値調整で検出重視にすると人間の82%前後と近い性能が出せる場面もあります。大切なのは閾値と運用ルールを現場と合わせて決めることです。
なるほど。最後に、導入時に現場が反発しないためのポイントを教えてください。私の立場で何を決めればいいですか。
いい質問です。要点を3つだけ挙げます。1) 最初はアラートを“補助”に限定する、2) 実稼働前に現場での検証期間を設ける、3) 閾値やルールは現場主導で調整する。これで現場の信頼と運用の合意が得られやすくなりますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
わかりました。要するに、映像中の“脳動脈瘤が見える瞬間”を見つけるAIで、操作は段階的に進め現場の合意で精度や閾値を決める、ということですね。ありがとうございました、拓海先生。
