AIの採点ミスを見逃さない！医療レポートの「正しい物差し」を決める最新研究

ああ、それはCT検査のレポートを自動で作るAIの『採点方法』が正しいかどうかを調べるための研究だね。かなり重要なテーマだよ。

そう。実は今、AIが作った医療レポートを評価するのに、普通の翻訳とかで使う『単語がどれくらい一致してるか』っていう指標が使われてるんだ。でも、それだと医学的に正しいかどうかが二の次になっちゃうことがあるんだよ。

その通り。特にCTは3Dで情報量が多いから、従来の2DのX線用の指標じゃ対応しきれないんだ。だから、この論文では『CTest-Metric』っていう3つのテストが入った枠組みを作って、どの採点方法が一番信頼できるか調べたんだよ。

1つ目は『WSG』。意味は同じまま、言い回しだけを変えた時にスコアがガタ落ちしないかチェックする。2つ目は『SEI』。わざとレポートに間違いを混ぜて、ちゃんとスコアが下がるか、つまり間違いに敏感かを見るんだ。

3つ目は『MvE』。AIの採点結果と、本物の専門医の先生がつけた点数を比べて、どれくらい一致するかを計算するんだ。今回は175件の難しいケースで比較したらしいよ。

結果としては『GREEN Score』っていう指標が、一番お医者さんの判断に近かったんだ。逆に、昔からあるBLEUとかの指標は、ちょっと言い回しが変わるだけでスコアがめちゃくちゃに変わっちゃうことがわかったよ。

まあ、そう単純でもないけどね。例えば『BERTScore-F1』っていう有名な指標は、事実の間違いを見逃しやすいっていう弱点も見つかった。完璧な指標はまだないから、こうやって『物差しの正しさ』を検証し続けることが大事なんだ。

そうだね。正しい評価ができるようになれば、より安全なAIの開発につながる。ただ、今回の研究もまだ特定のデータセットだけだし、もっといろんな部位や病院のデータで試す必要があるっていう課題も残ってるよ。

いや、まずはテストする以前に、食べられるレベルの料理を作るところから始めてくれ。