医療画像の解釈を支援するため、機械学習（ML）技術が活用されています。この分野では、医療画像の情報を圧縮した数値ベクトル（埋め込み）を利用するドメイン固有のモデルが開発され、医療画像の解釈における専門家不足の問題に対処しています。埋め込みは、画像の重要な特徴の事前学習された理解を表し、データ、専門知識、計算リソースの量を削減することが可能です。
Path Foundationは、病理学のための自己教師あり学習（SSL）モデルを提供し、病理学の全スライド画像（WSI）を効果的に埋め込みに変換する最適化手法を開発しました。このモデルは、従来のImageNet埋め込みよりも優れた性能を示しています。
Derm Foundationは、皮膚科の画像解釈にディープラーニング（DL）を適用するための埋め込みツールを提供しています。このツールは、大規模な画像テキストペアのコントラスト学習を使用して事前学習され、皮膚疾患の分類に対して微調整されています。Derm Foundationの埋め込みを使用することで、研究者は自身のデータセットに対してドメイン固有の埋め込みを取得し、それを使用して小規模なモデルを構築することができます。
Derm FoundationとPath Foundationの埋め込みツールは、診断タスクのモデル開発、品質管理、画像の索引付けと整理、バイオマーカーの発見と検証など、さまざまな用途に利用できます。これらのツールは研究コミュニティに提供され、Google Cloudに保存されている皮膚科画像やデジタル病理学画像から埋め込みを取得するためのAPIや、モデルをトレーニングするためのColabノートブックも提供されています。
ニュース解説
医療分野における画像解析の精度向上と効率化を目指し、Google Researchが新たに開発した「Derm Foundation」と「Path Foundation」という二つの埋め込みツールが発表されました。これらのツールは、それぞれ皮膚科と病理学の専門分野に特化した機械学習（ML）技術を活用しており、医療画像から得られる情報を数値ベクトル（埋め込み）に変換することで、画像の解析を効率的に行うことが可能になります。
Path Foundationは、病理学における全スライド画像（WSI）の解析に特化しており、自己教師あり学習（SSL）モデルを用いています。このモデルは、画像から得られる埋め込みを利用して、病理学的診断に必要な情報を効率的に抽出することができます。特に、従来のImageNet埋め込みよりも優れた性能を示しており、病理学の分野における診断支援ツールとしての可能性を秘めています。
一方、Derm Foundationは皮膚科の画像解析に特化しており、大規模な画像テキストペアを用いたコントラスト学習によって事前学習された後、皮膚疾患の分類に特化して微調整されています。このツールを使用することで、研究者や医師は自身のデータセットに対してドメイン固有の埋め込みを取得し、それを基に小規模なモデルを構築することができます。これにより、皮膚疾患の診断支援に役立つモデルの開発が容易になります。
これらのツールは、医療画像の解析における専門家不足の問題に対処するための有効な手段となり得ます。特に、医療画像の解析には高度な専門知識と計算リソースが必要とされますが、これらの埋め込みツールを使用することで、必要なデータ量や専門知識、計算リソースを削減しつつ、高精度な解析が可能になります。
しかし、これらの技術の導入にはいくつかの課題も存在します。例えば、異なる患者集団や画像設定における一般化能力の検証、モデルの解釈可能性の確保、倫理的な問題への対応などが挙げられます。また、これらの技術が広く普及することで、医療分野におけるデータプライバシーの保護や、患者と医師の関係に与える影響など、社会的な側面にも配慮する必要があります。
長期的には、これらの埋め込みツールが医療画像解析の分野における新たな標準となり、診断の精度向上や効率化に大きく貢献することが期待されます。また、これらの技術の発展により、将来的にはより多くの疾患に対する診断支援ツールの開発や、個別化医療への応用など、医療分野における新たな可能性が広がることでしょう。
from Health-specific embedding tools for dermatology and pathology.
