AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「病理のスライド画像にAIを入れると効率が上がる」と言われまして、でも現場のラベルが全部そろっていないと聞いて不安なのです。これって現実的な投資ですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。今回の論文はラベルが少ない現場で精度を出す手法を提案しており、投資対効果の議論に直結する話ですよ。
なるほど。まず基本から教えてください。そもそも「全スライド画像」というのはどういうものなんでしょうか。現場で見るやつとどう違うのですか？
いい質問ですよ。Whole Slide Image (WSI) 全スライド画像は、顕微鏡で見るガラススライドを丸ごと高解像度でデジタル化した画像です。比喩で言えば、工場の敷地全体を写した航空写真だと考えるとわかりやすいです。
航空写真、なるほど。ではAIはその写真のどの部分を見て診断するのですか。全部を見なければダメですか？
実務では画像を小さなパッチ（切り出し領域）に分割して扱います。Multiple Instance Learning (MIL) マルチインスタンス学習は、航空写真全体の「袋（bag）」に対して、そこから切り出した小さな「インスタンス（patch）」が多数ある、という考え方で学習します。つまり全体ラベルだけで部分の重要箇所を推測していく仕組みです。
要するに、全体の判定だけわかっていれば、どの小さな部分が悪いのかを自動で見つけられるということですか？
その通りです。ただし実務では全てのスライドにラベルを付けるのは手間でありコストになります。そこで本論文はWeakly Semi-supervised WSI Classification (WSWC) 弱準教師あり全スライド画像分類という設定を提案し、少ないラベルと大量の未ラベルで学習する手法を示しています。
具体的にはどんな工夫をしているのですか。投資対効果の点から見て知りたいのです。
ポイントは二つの異なる分類器を用いる点です。一つは袋（bag）単位で判定する上位ブランチ、もう一つはインスタンス（patch）単位で判定する下位ブランチです。そして両者が互いに矛盾しないように整合性（consistency）をとります。これがTwo-level Cross Consistency 二段階クロス整合性の概念です。
なるほど。これって要するに、上と下で互いにチェックし合うことでラベルの少ないデータでも精度を上げるということですか？
その通りです。要点を三つで整理すると、1) 少数のラベル付きWSIから学び、2) 未ラベルのWSIに対して袋レベルとインスタンスレベルで整合性を課し、3) 上下の分類器が補い合う構造で性能を高める、ということです。現場のラベル付けコストを下げつつ実用的な精度を狙えるのです。
実装や運用で気をつける点はありますか。現場のIT力が低くても導入できますか。
二つの観点で準備が必要です。一つはデータ整備で、ラベル付きWSIをいくつか確保しやすい領域を選ぶこと。もう一つはモデル運用で、初期は外部の専門チームと協業してパイロットを回すのが現実的です。運用後は人間とAIの役割分担を明確にすれば現場負荷は低くなるんです。
わかりました。では簡単に要点をまとめます。少ないラベルで袋と部分の両面から学習し、上下のモデルが整合性を取り合うことで現場のラベル不足を補う、という理解で合っていますか。これなら投資効果が出せそうです。
素晴らしいまとめですね！その理解で十分です。大丈夫、一緒に進めれば必ずできますよ。
