拓海先生、最近部下に「眼底写真の品質判定を自動化すべきだ」と言われまして、何だか重要らしいが現場で本当に使えるのか見当がつかず困っています。要点を教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！眼底写真の診断品質を自動で判定する研究は既に進んでおり、本論文は「良」「使用可」「不可」の三段階で自動判定し、視覚的説明も出す点が革新的です。大丈夫、一緒に要点を3つで整理しますよ。
投資対効果の観点で言うと、現場で何が改善するのですか。無駄な再撮影や遠隔診療での通信コストの削減に直結するのでしょうか。
素晴らしい視点ですよ。要点は三つです。1) 初期判定で再撮影を減らせるため現場効率が上がる、2) 遠隔診療では不良画像を送らなくて済むので通信と専門医の無駄な時間を削減できる、3) どの領域が問題かを示す可視化（Grad-CAM）で現場の理解が進むので運用コストが下がるんです。
これって要するに、撮り直しや専門家の手戻りを減らして現場の時間と費用を節約する仕組みということですね？導入ハードルはどの程度ですか。
大丈夫です、段階的導入を勧めますよ。まずはオンプレでバッチ判定→次に撮影端末と連携してリアルタイム判定→最終的に遠隔診療に組み込む流れが現実的です。技術的にはDenseNetとEfficientNetという既存のネットワークを組み合わせ、Grad-CAMという手法で可視化するだけですから、ゼロから作る必要はありません。
専門用語が出ましたね。DenseNetやEfficientNet、Grad-CAMは私でも理解できるように噛み砕いてください。開発にどれくらい外注が必要でしょうか。
いい質問ですね。例えるなら、DenseNetとEfficientNetは車のエンジンとトランスミッションのようなもので、どちらも性能が良い既製品を組み合わせて効率を上げているだけです。Grad-CAMはライトを当てて「ここが見えていないですよ」と教えてくれる懐中電灯のようなものです。外注はモデルの組立とデータ整備が中心で、初期は2〜3か月のエンジニア作業、運用ルール作成に医療側の監修が要りますよ。
運用で注意すべき点は何でしょうか。現場は抵抗ないか、品質判定を誰が最終責任とするかが心配です。
その点も安心してください。AIはあくまで支援ツールであり、最終判断は人が行う設計を推奨します。まずは「AIが不可と判定した場合は自動で再撮影を推奨する」など簡単な運用ルールを作り、現場の反応を見ながら段階的に信頼度閾値を調整します。説明可能性があることで現場理解は早く進みますよ。
わかりました。要するに、既存の良いAI部品を組み合わせて現場向けの判定と可視化を行い、運用ルールで人の責任範囲を明確にすることで導入リスクを抑えるということですね。私の言葉で整理すると、初期は現場で自動判定→不可は再撮影提案→最終判断は人が行う流れで運用テストを回す、これで進めます。
