拓海先生、お時間ありがとうございます。最近、部下から「MRIにAIを入れて速く・安くできる」なんて言われて戸惑っております。率直に言って私の関心は導入の費用対効果と現場運用です。これは本当に臨床で使える話なんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。今回の研究は単に画像を速く再構成するだけでなく、再構成結果が病変の検出にどう影響するかを評価するエンドツーエンドの流れを作っているんですよ。
要するに画像が速くなることで医者の見落としが増えるようなら意味がない、ということですか。現場で見落としが増えれば訴訟リスクも増えますし、投資回収どころではありません。
まさにその通りですよ。ここで重要なのは三点です。1) 再構成された画像の“見え方”が臨床上重要な情報を残しているか、2) 自動検出器がその画像で病変を拾えるか、3) 実運用での遅延やデータ移動が現場に与える影響です。これを一気通貫で評価している点が特徴です。
なるほど。技術的には速くできても、画像の細かい所が消えてしまえば自動検出も人間の診断もダメになる。これって要するに、画像の質を損なわずに短縮できるかが肝、ということですか？
その認識で合っていますよ。加えて、開発者が使う評価指標（例えばピクセル単位の良さ）と臨床で必要な評価は必ずしも一致しないのです。だからこの研究は、検出器を組み合わせて「臨床的に意味のある評価」を行っている点が新しいんです。
運用面で心配なのは、学内サーバーの重たい処理を現場に置くのか、クラウドでやるのかです。うちの現場はクラウドに抵抗がある部署もあって、転送時間やコストも問題になります。
良い視点ですね。研究ではGadgetronというフレームワークを使い、クラウドへの展開例を示しています。つまり実装次第でオンプレミスとクラウドのどちらにも適用できるのです。要点は三つで、遅延、データ転送、スケーラビリティです。
ありがとうございます。投資対効果で言うと、まず何を測れば良いですか。画像品質だけではなく、診療スピードや再検査率の低下で評価できますか。
素晴らしい着眼点ですね！評価軸は三つで整理できます。1) 臨床有用性—病変検出率や誤診をどう変えるか、2) 運用効率—スキャンから診断までの時間や再検査率、3) コスト—インフラと運用費用の差分です。これらを合わせてROIが見えてきますよ。
最後に一つだけ確認させてください。これを社内プロジェクトに落とすとき、最初の一歩は何が良いでしょうか。小さく始めて効果を示す方法が知りたいです。
大丈夫、できますよ。小さく始めるなら、まずは非診断用途での並列評価です。既存の画像フローにAI再構成を並行して流し、同じ症例で人間の判定と比較する。要点を三つにしておきますね、1) 既存ワークフローを変えず比較する、2) 主要な評価指標を定める、3) 現場の負担を最小化する。これで現場を説得しやすくなりますよ。
分かりました。自分の言葉で整理しますと、まずはAIで画像を速く作る技術を、本当に病変検出に影響がないか自動検出器と並べて評価する。並列検証で安全性と効果を示してから、運用形態を選んで段階的に導入する、という流れで進めれば良い、ということですね。
