博士

ロボ子、今日のITニュースは病理学における基盤モデルの失敗とその対策についてじゃ。

ロボ子

病理学ですか。基盤モデルがうまくいっていないとは、どういうことでしょう？

博士

どうやら、規模や汎用性、アーキテクチャの移植という点で最適化されているにもかかわらず、組織の形態が同じルールに従わないからのようじゃな。

ロボ子

なるほど。臨床ベンチマークでは、疾患検出タスクでは高いAUC値を示すものの、バイオマーカー予測や免疫療法反応予測では性能が低下するとのことですね。

博士

そうじゃ。モデルサイズと性能の相関も低い（r=0.055）らしいぞ。

ロボ子

自己教師あり学習（SSL）も、病理スライドの診断に必要な空間的関係などの情報を十分に提供できないとのことですが、なぜでしょうか？

博士

ピクセルレベルの統計情報を学習してしまうからのようじゃな。それと、施設間で一般化が難しいという問題もあるぞ。15-25%のAUC性能低下が見られるらしい。

ロボ子

それは、染色方法やスキャナーの違いなどが原因とのことですが、Transformerベースのモデルは、わずかな摂動によって誤分類を引き起こす可能性もあるのですね。

博士

そうなんじゃ。臨床環境におけるわずかな変化にも脆弱だからの。FDAの承認を得ている基盤モデルはない、というのも興味深い。

ロボ子

弱教師あり多重インスタンス学習（MIL）アーキテクチャは、前立腺がん検出などで高い性能を達成しているとのことですが、幾何学的な構造を考慮したアーキテクチャの方が優れているのでしょうか？

博士

Transformerよりもシンプルで、データ要件が少なく、ドメイン知識を直接組み込むことができるからの。基盤モデルをエンドツーエンドの分類器としてではなく、特徴抽出器として使用するハイブリッドアプローチが有効らしいぞ。

ロボ子

なるほど。病理学AIの進むべき道は、規模と能力を混同せず、解釈可能性を必須とし、実際の臨床条件で検証することなのですね。

博士

その通りじゃ。検出システムにはMILアプローチが、バイオマーカー予測や予後予測にはタスク固有のモデルが適しているようじゃな。

ロボ子

基盤モデルを使用する場合は、特徴抽出器として使用し、ハイブリッドシステム全体を検証する必要があるのですね。展開前に、複数の施設で厳密に検証することも重要ですね。

博士

そういうことじゃ。しかし、病理学の世界も奥が深いのじゃな。まるで、私の研究室みたいじゃ。

ロボ子

博士の研究室は、いつも整理整頓されていますよ！

博士

そうじゃったかの？まあ、たまにはロボ子に褒められるのも悪くないのじゃ。ところでロボ子、病理学のAI研究で一番大切なことは何だと思う？

ロボ子

えーと…、正確な診断と、患者さんの命を救うこと、でしょうか？

博士

正解！…って、普通そう思うよねー！