拓海先生、最近部下が「医療AIはImageNetで事前学習すべき」と言うのですが、本当に自然画像で学ばせても医療現場で役立つんでしょうか。正直、鳥や犬の写真ばかり見ているAIが腫瘍を見分けられるというのがイメージできません。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って整理すれば理解できますよ。結論を先に言うと、一般的には「同じ領域（医療画像→医療画像）で事前学習した方が有利」であり、自然画像での事前学習が万能ではないのです。
なるほど。それって要するに、現場のX線写真で学んだAIはCTやMRIでも使えるということですか。投資対効果の観点で言うと、一つのデータで済むなら導入の負担は小さくなるのですが。
良い質問ですね。ポイントを三つで整理します。第一に、ドメイン（domain）とはデータの性質のまとまりであり、医療画像と自然画像は特徴が異なる点です。第二に、同一ドメイン内での事前学習は少数ショット（few-shot）でも効果が出やすいこと。第三に、医療でもCTとMRIは別ドメイン扱いになることがある、という点です。
少数ショットという言葉は聞いたことがありますが、実務だとデータが少ないケースが多いです。その場合は自然画像よりも自前の医療画像で学ばせたほうが本当に得策ですか。
その通りです。特に少ないデータで運用するなら、似たデータで事前学習しておくとファインチューニングが安定しますよ。図で言えば、予め同じ種類の写真を大量に見せてから目的に合わせて微調整するイメージです。
では、ImageNetのような自然画像で学ばせる意味は全くないのですか。うちのIT投資が無駄になるのは避けたいのですが。
無意味ではありません。ImageNetのような大規模自然画像での事前学習は、一般的な視覚特徴を学ぶのに有用で、特にラベル付きデータがほとんど無い場合にベースラインとして効くことがあります。ただし、論文の実験では「医療画像での事前学習が同一ドメインのタスクで優れる」と示されています。
なるほど。ところで先生、その論文では規模を大きくすることの効果についても触れていますか。データをもっと増やせば解決する可能性はありますか。
良い観点です。論文は大規模事前学習（scaling）を試しており、多くの未活用医療画像を利用することで性能向上が見られると報告しています。つまり、適切な医療画像を大量に集められるなら、その投資は意味を持つのです。
分かりました。最終確認です。これって要するに「医療AIにとっては医療画像での事前学習が基本で、画像の種類（CTやMRI）ごとに別々に考える方が効果的」ということですか。
その理解で正しいですよ。大事な点は三つ、同一ドメイン事前学習の優位性、ドメイン定義の狭さ（CTとMRIは別扱いになり得る）、そして大規模事前学習でさらに伸びる可能性があることです。大丈夫、一緒に進めれば必ずできますよ。
分かりました。自分の言葉で確認します。要するに、投資は無駄にせず、まずは自社の医療データに近い画像で事前学習できる体制を整えつつ、可能なら大規模な未ラベル医療画像を追加して性能を伸ばす、という方針で良いですね。
