AIBR プレミアム
拓海さん、最近部下が『医用画像に説明可能なAIを導入すべきだ』と騒いでましてね。黒箱のAIだと責任が取れないと。具体的に何が変わるんでしょうか、投資対効果の観点で教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。要点は三つです。まず、この研究は『予測と説明を同時に明示する設計』で、説明が後付けでないため信頼性が高まるんです。次に、複数の病変が同時に存在する“マルチラベル”問題に特化しているため、現場での誤解が減ります。最後に、性能を落とさずに説明性を加える工夫がされている点が投資対効果での強みですよ。
ふむ、説明が後付けでないというのは要するに現場の診断に使えるレベルで『何が根拠か』を示してくれるということですか？でも、具体的にどうやって画像のどの部分が理由かを出すんですか。
良い質問ですね。ここで出てくるのが”クラス固有の反事実（class-specific counterfactuals）”という考え方です。簡単に言うと『もしその病変が存在しなければ画像はどう見えるか』という残差イメージを作ることで、存在証拠だけを抽出する方式です。身近な例で言えば、汚れを取り除いたあとの皿の模様だけを示すようなものです。
なるほど、それは現場にとっても分かりやすそうです。ただ、うちの現場は複数の所見が同時に出ることが多い。これって要するに、各所見ごとに『その所見だけの証拠』を出せるということ？
まさにその通りです。従来の可視化手法では全クラスで似た領域をハイライトしてしまい、どれがどの所見の根拠か分かりづらかったのです。この手法はクラスごとに“証拠の残差画像”を作り、それを特徴量として線形層で分類するため、説明がクラス固有になります。端的に言えば『誰の証言なのか明確な複数の証拠書類』を作るイメージですよ。
しかし現実的には医者がその説明を信用するかが重要です。現場導入のハードル、検証負荷はどれくらい増えるのですか。モデルの性能は犠牲になりますか。
良い懸念です。ここでの要点は三つです。第一に、説明を出す仕組みがモデル設計の一部であり、後付けでないため説明と予測が乖離しにくい。第二に、検証は追加の視覚的評価が必要だが、その分『何を検証すれば良いか』が明確になるため現場検証がやりやすい。第三に、論文では性能低下はごく小さく、実用上は許容範囲であると示されています。要は初期投資は増えるが、運用時の診断信頼性が上がりリスク低減につながりますよ。
実運用で問題になるのは説明の「信頼度」ですね。誤った根拠を示すこともあるのではないですか。あと現場のITリソースが限られているんですが、クラウドは使わない前提で導入できますか。
重要な視点です。説明の信頼度を高めるためには、人による二次確認と説明の定量的評価が不可欠です。インフラ面では、モデル自体はオンプレミス（クラウドを使わない社内運用）でも動作可能な設計がとれるため、段階的導入が望ましいです。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、この研究は『複数の所見がある画像に対して、各所見ごとの根拠画像を作ってから分類することで、説明が明確になり現場での信頼性が上がる』ということですね。まずは小さなパイロットから始めて、現場の医師と一緒に検証するという流れで進めてみます。ありがとうございました。
