AIBR プレミアム
拓海先生、最近またAIの論文が増えていると聞きますが、病理の分野でも進んでいると聞きました。うちの現場にも何か役立つものがあるのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！病理領域では、顕微鏡画像と文章を組み合わせる「ビジョン・ランゲージモデル (Vision-Language Model, VLM) ビジョン・ランゲージモデル」が注目されていますよ。具体的には、画像から該当する報告文を引き出したり、画像を見て自動で報告文を作ることができるんです。
なるほど、でも現場で言われている「生成された文章がとんでもないことを言う（hallucination）という問題」はどうなんですか。投資して導入しても信用できないのでは困ります。
素晴らしい着眼点ですね！その問題に直接向き合った研究があり、ポイントは「テキスト前処理 (Text Preprocessing) テキスト前処理」です。報告書に書かれているすべての情報はスライド画像だけからは分からないことが多く、前処理で画像から検証できる記述だけを残すと、嘘のような記述を減らせるんですよ。
これって要するに、報告書に書いてあることのうち『スライド画像から確かめられない患者履歴などの情報』を切り落とすということですか。そうすればAIは現場で使えるレポートを作る、という理解でよいですか。
完璧な要約ですよ！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。ポイントを3つにまとめると、1) 画像から検証できない記述を除くことで生成時の誤情報（hallucination）を減らす、2) 前処理したテキストは生成品質を改善するが、3) 元の全文を学習するとクロスモーダル検索性能は高くなる、というトレードオフがあるんです。
投資対効果の話をすると、現場の負担が増えないかが気になります。前処理って手作業が増えるのではないですか。そこが現場導入のハードルになりそうです。
素晴らしい着眼点ですね！現実的には、完全手作業にせずルールベースや簡単なフィルタで大半を自動化できます。まずは小さなパイロットで代表的なケースに適用し、前処理のコストと生成精度の改善を比較するのが良いです。大事なのは段階的導入で、現場の負担を可視化することですよ。
生成される報告の品質評価はどうしたらいいですか。現場の専門家に全部見てもらうのは現実的でないと思いますが。
素晴らしい着眼点ですね！研究では、画像からテキストへの検索（image-to-text retrieval）やテキストから画像への検索（text-to-image retrieval）という定量指標と、専門家による質的評価を組み合わせています。実運用では代表例を抜粋して専門家レビューを行い、不具合をフィードバックしてモデルを改善する循環が現実的です。
それなら段階的に使える感じがします。最後に、これをうちの業務に落とすときの判断基準を端的に教えてください。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。判断基準は三つです。第一に、現場で検証可能な情報だけを扱うことで誤情報のリスクを下げること、第二に、パイロットでの改善率と現場負荷のバランスを計測すること、第三に、生成物が専門家の最低限の品質基準を満たすかを定量的に測ることです。これが整えば導入は合理的です。
わかりました。要するに、1) 画像で確認できない報告は除く、2) 小さく試して現場負担を測る、3) 専門家の品質基準を満たすかを見てから拡大する、という流れですね。私の理解で間違いなければ、この観点で検討してみます。
