拓海先生、お時間よろしいでしょうか。部下から「画像解析で関節の状態を自動判定できる」と聞いて、設備投資に値するか判断に困っています。要点を教えていただけますか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。今回の論文はレントゲン画像から変形性関節症の重症度を判定するために、人工ニューラルネットワークを用いているんですよ。
人工ニューラルネットワークというと難しい言葉です。要するに人の目を代替して自動で段階を判断してくれるということでしょうか？
その理解で近いですよ。ポイントは三つです。まず画像から特徴を取り出す処理、次にその特徴を正規化してネットワークに渡す処理、最後にバックプロパゲーションで学習させ判定するという流れです。
その三つというのは投資判断に直結します。具体的にどのくらいの精度で判定できるのか、導入のリスクは何なのかを教えてください。
よい質問ですね。結論を先に言うと、論文の実験では学習データに対しては高い一致度が得られたが、未学習データでの汎化性には限界が見られたのです。ですから現場導入ではクロスバリデーションや追加データの整備が重要になりますよ。
これって要するに、正しく学習させれば便利だが、学習データが偏ると誤判定するリスクがあるということ？それなら導入前のデータ整備が肝心という理解で合っていますか？
まさにその通りです。加えて実務で覚えておくべき要点を三つにまとめます。第一にデータの品質と多様性を担保すること、第二に評価指標を明確にして過学習を防ぐこと、第三に臨床や現場の専門家と並行して運用ルールを作ることです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
つまり我々がやるべきは、現場からきちんとサンプルを集め、評価基準を決めておき、医師の確認ルールを作ることですね。それなら投資対効果が見込みやすくなりそうです。
その視点が最も現実的で有効です。現場導入では最初から完全自動化を目指すのではなく、人が確認するハイブリッド運用から始めると良いです。失敗を恐れずに学習のチャンスと捉えれば改善は可能です。
分かりました。自分の言葉でまとめますと、まずは現場データを集めて学習させ、初期は専門家のチェックを入れながら運用し、データが増えたら自動判定の信頼性を高める段階に移す、ということですね。
