拓海先生、最近部下から「AIで診断を自動化できます」と言われまして、気になっているのですが、論文で言うところの疾病ラベリングと医療診断は同じものなんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大事な差がありますよ。端的に言えば、疾病ラベリングは機械が過去データと類似性で『ラベルを付ける』行為であり、医療診断は患者の全体像を理解して最適な治療判断を導く行為です。
なるほど。要するに機械は過去のデータを見て似ている患者を『クラス分け』するだけで、そこから何をどう治療するかまでは含まれないということでしょうか。
その通りです。大丈夫、一緒に整理しましょう。結論を3点で言うと、1）ラベリングはクラス付けであり医療判断ではない、2）過去データだけでは限界がある、3）深い医学知識を機械に教える必要がある、です。
投資対効果という観点では、現場に入れてすぐに役立つのかが気になります。過去データを学習したモデルを現場に置いたら、どんな誤解が起こり得るのでしょうか。
良い質問です。現場で起こる誤解は概ね二つあります。一つはデータにない稀な状況で正しく推論できないこと、もう一つはラベルだけを信頼してそれに基づく治療判断を機械任せにしてしまうことです。だから人の介在が必要なのです。
とすると、ただラベルを増やすだけでは不十分で、もっと深い教え込みが必要ということですか。具体的にはどのように機械に深い知識を教えるのですか。
良い問いですね。論文は『Double Deep Learning』という考え方を紹介しています。これはデータだけで学ぶMachine Learning (ML)（機械学習）に、解剖学や生理学などの基礎理論を機械に教えるアプローチを組み合わせる考えです。
これって要するに、若手を現場で教えるときに基礎教育と現場経験の両方が必要なのと同じで、機械にも教科書的な知識と経験則の両方を与えるということですか。
まさにその通りです。比喩的に言えば、現場で素早く動ける作業員と、設計の意図を理解する技術者の両方が揃って初めて良い判断ができるのと同様です。AIにも同じ構成が必要なのです。
わかりました。現場導入の際はまずラベリングの精度だけでなく、基礎知識の反映や医師の判断をサポートできる設計に投資する必要があるということですね。自分の言葉で言うと、機械の『ラベル提示』は役に立つが、それを『治療の決定』に直結させてはいけない、と理解しました。
