AIが診断理由を「言葉」で教える！？脳腫瘍診断の救世主『XMorph』

変身はしないよ。これは脳腫瘍をAIで分析する研究だ。でも、ある意味では「診断の姿を変える」くらい画期的な内容だよ。

もちろんお医者さんも診断するけど、腫瘍の境界線はすごく複雑で判断が難しいんだ。今のAIでも診断はできるけど、「ブラックボックス」といって、なぜその結果になったのか理由がわからないのが問題なんだよ。理由がわからないと、お医者さんも怖くて使えないだろ？

そう。それに、今の高性能なAIは計算が重すぎて、普通の病院のパソコンじゃ動かないこともある。この論文は、その「説明不足」と「重さ」、そして「境界線の見極め」っていう3つの問題を解決しようとしているんだ。

「XMorph」は6つのステップで動くんだ。まず腫瘍の場所を特定して、その「境界線」を詳しく分析する。ここで「カオス的特徴量」っていうのを使うんだよ。

君の部屋の話じゃない。腫瘍の形がどれだけ複雑で不規則かってことだよ。「フラクタル次元」っていう、図形のギザギザ具合を数値化する数学を使って、腫瘍の育ち方を捉えるんだ。これに加えて、お医者さんが注目する「バイオマーカー」、つまり病気の目印になる数値も一緒に計算に入れるんだよ。

「XGBoost」っていう高速な分類アルゴリズムで腫瘍の種類を特定する。そして一番面白いのがここからだ。AIが「GradCAM++」で注目した場所を色付けして見せつつ、LLMが「この腫瘍はここがギザギザだから下垂体腫瘍の可能性が高いです」って言葉で説明してくれるんだ。

精度は96.0%だ。すごく高いだろ？しかも、他の重いモデルよりもずっと速く動く。これなら、持ち運びができるMRI装置とかでも使える可能性があるんだよ。

そうだね。AIが「なぜそう判断したか」を説明できるようになったことで、医療現場での信頼がぐっと高まるはずだ。ただ、まだ課題もあって、もっといろんな種類のデータで試して、どんな状況でも正しく動くか確認しなきゃいけないんだ。

それはAIを使うまでもないだろ。君が寝ぼけて食べただけだ。……いいから、少しは自分の頭で考えなさい。