拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、診療画像に付けられた先生のマーキングがAIの判定を邪魔すると聞きまして、我が社の医療画像解析の案件にも関係あるかと心配しています。そもそもこの論文は何を変えるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね、田中専務！この論文は、医療画像に人がつけた人工マーカーを、事前にどこが汚れているか教えなくても自動で消し、元のクリーンな画像に戻す手法を提案しています。要点は三つで説明すると分かりやすいですよ。まずマスクを与えずに壊れた領域を検出できるネットワークを作ること、次にその領域を埋める復元処理を同時に行うこと、最後に復元結果が本物らしく見えるように物体認識を使った識別器で学習することです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
専門的な話で恐縮ですが、従来は壊れた部分を消すのに人手でマスクを作る必要があったと聞いています。それが無くなると現場の負担は減りますが、誤って重要な所を消してしまわないか心配です。現場導入の観点でのリスクはどう考えればいいですか。
良い視点ですね、田中専務。ここでも三点で整理します。第一に性能の検証データを複数のモダリティで示しているか、第二に誤消去（重要な所を消す）をどう定量評価するか、第三に運用時の人間のチェックポイントをどう設けるかです。論文では多様な医用画像で有意に良い結果を示しており、識別器に物体検出器を使うことで重要領域の残存を促す工夫をしています。大丈夫、運用面の工夫で事故は減らせますよ。
これって要するにマスク無しで自動的にマーキングを検出して、違和感なく画像を直すということ？それなら工数削減につながりそうですが、本当に外見が自然になるんですか。
はい、要するにその通りですよ。論文は生成モデルと敵対的学習（Generative Adversarial Networks, GANs）を使い、さらに物体検出器で復元結果が検出されないことを目標にしています。結果として、単に穴埋めするだけでなく、組織構造やテクスチャを自然に復元できるようになっているのです。ですから外見上の違和感は大きく減りますよ。
運用コストの話も聞きたいです。学習済みモデルを現場で動かすには高スペックのサーバーや専門家が必要ではないですか。我々はクラウドも苦手ですし、投資対効果をはっきりさせたいのです。
素晴らしい着眼点ですね。運用性は三つの方針で考えます。軽量化してオンプレで運用するか、推論だけクラウドで行い検査報告はオンプレに戻すか、あるいは外注サービスとして導入するかです。論文自体は手法の提示が主で、実装の軽量化は今後の課題ですが、まずはPoC（概念実証）を短期間で行い、精度とコストを定量比較するのが現実的です。大丈夫、段階的に投資を抑えられるんです。
実運用での課題として、規制や説明責任もあります。医療画像をAIで改変することに対するガイドラインはどう考えればいいですか。監査や説明のためのログは残せますか。
良い観点ですね。運用では変更履歴、元画像と復元後画像のペア、検出されたマーカー領域のログを保存することで説明性を担保できます。論文の手法自体は学術寄りなので、製品化する際は必ず検証記録とバリデーション手順を整えることになります。ですから規制対応は設計フェーズから組み込むべきです、安心してください。
分かりました。ええと、最後に私の言葉で確認します。要するにこの論文は、現場が面倒なマスク作業を無くして、物体検出の力を借りながら自動でマーキングを消して違和感の少ない画像を作れるようにするということですね。これならまずは小さく試せそうだと感じました。
