拓海先生、最近若手から「胸部X線でCOVIDが判別できるAIがある」と聞いたのですが、うちの現場にも役立ちますか？最初に結論だけ教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！結論から言うと、「可能性はあるが過信は禁物」です。理由は三つで、データ量の少なさ、データに混ざる偏り、そして外部データへの一般化性の低さです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
要するに「すぐに導入して現場を自動化できる」とは違う、と。具体的に現場で何が問題になるのですか？
よい質問です。まずは要点を三つまとめますよ。1) 学習に使うCOVID画像が少ないため、モデルは偶然の特徴を覚えてしまう。2) 画像に含まれる病院名や撮影機器の差がモデルに誤学習を起こさせる。3) 別の病院で検証すると性能が落ちる、これが最大の問題です。大丈夫、対応策もありますよ。
対応策というと、追加で大量のデータを買うか、うちで撮り直すしかないのでは？投資対効果が見えないと動けません。
いい視点ですね！投資を抑えるには三つの方針が現実的です。1) 既存の大規模データで事前学習（transfer learning）してから小データで微調整する。2) 画像の前処理や肺領域の切り出しで不要な情報を除く。3) 外部検証用データを必ず用意して過学習を見抜く。順を追えば投資も段階的にできますよ。
その「不要な情報を除く」というのは、例えばナンバープレートを消すといったことと同じですか？具体例を教えてください。
たとえば車の写真からナンバープレートを取り除くのと同じで、胸部X線では肺以外の余計な部分や撮影機器のロゴ、文字情報を取り除きます。これを前処理と肺セグメンテーションと言い、モデルが本当に肺の特徴を学べるようにするんです。身近な例で言えば、商品写真から背景を消して売り物だけ見せるイメージですよ。
これって要するに、モデルに「近道」を教えないようにして、本来見るべき部分だけ見せるということですか？
まさにその通りです！モデルは楽をする性質があり、ラベルと強く相関する無関係な印を見つけると、それを頼りに判断してしまいます。だから前処理で不要な手がかりを除くことが重要で、これだけで精度の見せかけを減らせます。大丈夫、一緒に手順を作れば現場でも適用できますよ。
外部検証が肝心という話もありましたが、うちのような中小病院のデータで本当に汎化できるか不安です。どうやって信頼度を担保しますか？
現実的には段階的検証を勧めます。まずは過去データで交差検証を行い、その次に別病院や公開データでテストし、最後に限定的な臨床導入で比較評価を行う。指標は感度や特異度という医学指標を使いますが、経営判断のためには「誤検知コスト」と「見逃しコスト」を金額で見るとよいです。大丈夫、数値化して報告できますよ。
よく分かりました。要は段階的に投資して、まずは前処理と外部検証を重視するということですね。では最後に、私の言葉で要点をまとめます。
素晴らしい締めです。どうぞ。
要点は三つです。1）現時点で胸部X線AIは「可能性はあるが万能ではない」。2）小さなデータに対しては事前学習と前処理で見せかけの精度を避ける。3）外部検証を必須にして段階的に導入する、ということです。これで社内説明を始められます。
