拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、部下からCT画像を使ったAIを導入すべきだと聞きまして、正直何から始めれば良いかわかりません。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば導入の見通しが立てられるんですよ。まずは何を不安に感じているか教えてください。
投資対効果ですね。機械学習だの高分解能だのと言われても、現場で役立つかどうかが分かりません。データがあるだけで何かができるのですか？
本質を問う良い質問です。結論を先に言うと、質の良いデータがあれば、診断支援やトリアージで現場の効率と精度を改善できるんです。要点は三つ、データの種類、ラベルの精度、応用の設計です。
具体的にはどんなデータが重要ですか。例えばCT画像という言葉を聞きますが、それはただの写真とどう違うのですか。
いい切り口ですね。Computed Tomography (CT) コンピュータ断層撮影は断面の連続画像を作る技術で、単なる写真より立体情報が得られます。High-Resolution Computed Tomography (HRCT) 高分解能CTはその解像度を高め、微細な病変を捉えやすくするんですよ。
なるほど、解像度が上がるともっと細かい異常が見えるということですね。ただ、それならラベル付けが難しくないですか、専門医の時間が必要では。
その通りです。ラベルとは画像に付ける「正解」のことで、正確なラベルがあるほどAIは学びやすいんです。ですから、HRCTCov19のようなスライス単位と患者単位のラベルが付いたデータセットが研究にとって重要になってきます。
ここまで聞いて、これって要するに良いラベル付きの大量の高解像度CT画像があれば、AIでCOVID-19と他の肺疾患を区別できる確率が上がるということですか？
その理解で合っていますよ。要点は三つ、第一に高分解能の画像で微細パターンが捉えられること、第二にスライス単位と患者単位のラベルがあること、第三にCOVID-19特有のパターンと非COVIDパターンを区別するための多様なケースが揃っていることです。
実際の導入ではどのように使うのが現実的ですか。現場の放射線科医の負担は増えますか、それとも減りますか。
運用次第です。AIは第一線のスクリーニングやトリアージで時間を節約し、医師は疑わしいケースに集中できます。導入の鍵はワークフロー設計と医師との合意形成で、AIは補助ツールであることを明確にする必要があります。
分かりました。最後に一つ、我々のような現場がまず取るべき一歩は何でしょうか。予算も時間も限られています。
大丈夫、実行可能な第一歩は明確です。まず既存のCTデータと診断ラベルの棚卸しをして、外部の公開データセットや研究を参照しながら小規模な検証を行うことです。そして短期間でROIの見積もりを作成し、現場での期待値を合わせていくんですよ。
分かりました、要するに良質な高分解能CT画像と精度の高いラベルを揃え、小さく試して効果を測るということですね。私の言葉で言うと、まず小さな勝ちパターンを作ってから拡大する、ということで合っていますか。
その理解で完璧ですよ。大丈夫、一緒に進めれば必ずできますよ。次回は具体的なデータチェックリストを用意しますから、ご都合の良い日を教えてください。
