拓海先生、お忙しいところ恐縮です。部下から『病理のAIを現場で動かすには検出感度の管理が重要だ』と言われまして、感度を安定して出すって具体的にどういう話なんでしょうか。投資対効果の判断に直結するので、実務寄りに教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、田中専務、一緒に整理しましょう。要点は三つです。まず『感度（sensitivity）』を医療現場ごとに望む水準で保つ必要があること、次に『タイル単位のスコア分布』を揃える手法で少ない校正データで調整できること、最後にそのために『Tile-Score Matching（TSM）』という実務的な方法が使えることです。難しい専門用語は後で噛み砕きますよ。
感度を保つって要するに現場で『陽性を見逃さない率』を一定にするという意味ですよね。これって単に閾値（threshold）を変えれば済む話ではないのですか？
よい質問です！おっしゃる通り、閾値（threshold）調整は基本的な手段です。しかし問題は、モデルが学習時と現場で出すスコアの『分布のズレ』です。ここで使う専門用語を一つ。Multiple Instance Learning (MIL)（マルチインスタンス学習）という仕組みでは、全スライド画像（Whole Slide Image, WSI）（全スライド画像）を小さなタイルに分けて、それぞれのタイルのスコアを集めて判定するという流れですよ。
これって要するに、スライド全体の点数だけ合わせてもだめで、もっと細かい単位で『現場のスコアの出方』を合わせないと閾値いじりだけでは安定しないということですか？
まさにその通りです！端的に言えば、WSIレベルでスコア分布を合わせる手法よりも、タイル（小片）レベルでスコア分布を合わせるほうが、校正に使えるサンプル数が桁違いに増えます。Tile-Score Matching (TSM)（タイルスコアマッチング）はそのアイデアを使って、少数の校正用スライドからでも現場で求める感度を達成できるようにする方法です。
少数の校正データで済むのはありがたいですね。現場の病院ごとに何十枚も集めるのは現実的ではありませんから。で、実務では何が必要になりますか。導入コストや現場オペレーション面が心配でして。
大事な視点ですね。要点を三つにまとめます。第一に、必要なのは校正用スライドのごく少量、場合によっては陽性5例程度で済むこと。第二に、手順は学習済みモデルの出力スコアをタイル単位で収集し、現場のタイル分布に合わせて変換するだけで運用が比較的簡単であること。第三に、変換にはOptimal Transport (OT)（最適輸送）という数学的手法を使うが、これは裏側で重み付けを最適に割り当てるような処理で、現場でエンジニアが一度組めば運用は自動化できるという点です。
Optimal Transport (OT)って聞くと難しそうですが、要は『どうやって点を移すと無駄が少ないか』を決める方法という理解で合っていますか。現場のIT人材が管理できるレベルなのでしょうか。
いいたとえです。Optimal Transport (OT)（最適輸送）は配送ルートを最適化する発想で理解できます。実務ではライブラリや既存ツールがあるため、外注のMLエンジニアが初期設定をして運用に乗せれば、現場のITでの保守は比較的シンプルです。重要なのは検証プロトコルを明確にしておくこと、それからPrevalence shift（有病率シフト）を補正するためのImportance Sampling (IS)（重要度サンプリング）も同時に使う点です。
分かりました。要するに、現場での感度を確実にするためにタイル単位でスコア分布をそろえるTSMを使い、少ない校正サンプルで閾値を安全に決められるということですね。これなら投資対効果が見えやすい。私の言葉で整理してもよろしいでしょうか。
ぜひお願いします。田中専務の言葉で整理していただければ、運用設計にすぐ使えますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
承知しました。私の理解では、1) モデルのタイルごとのスコアの出方を現場に合わせる、2) それで決めた閾値を使えば所望の感度が出る、3) 校正データは極小で済むので現場負担が少ない、ということで進めればよい、で合っていますか。
