Evaluating Vision Transformers for Stain Robustness and Calibration in Low-Resource Digital Pathology
本論文は、固定されたImageNet事前学習を用いた制約のある低リソース設定下において、Vision Transformer（具体的にはViT-B/16）が、優れた色および染色変化への堅牢性、より良好な確率較正、そしてクロスタスク転移時におけるより緩やかな性能劣化を実現しつつ、競争力のあるインドメイン識別能を維持することで、病理組織学における様々なCNNアーキテクチャを凌駕することを実証している。
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現代医学の世界において、がんの診断はしばしば病理医が顕微鏡で組織の薄い切片を観察することから始まります。これらの切片は、細胞構造を強調するために紫やピンクの染料で染色されており、現在はコンピュータにスキャンされて膨大なデジタル画像のライブラリが作成されることがよくあります。長年、科学者たちはコンピュータにこれらの画像を読み取らせ、人間の目では見逃してしまうかもしれない疾患の兆候を見つけ出そうと教えてきました。これまで最も成功してきたコンピュータプログラムは、脳が視覚的なパターンを処理する方法を模倣した人工知能の一種である、畳み込みニューラルネットワークと呼ばれる設計に基づいています。しかし、これらのプログラムには既知の弱点があります。それは、組織の調製方法の変化によって簡単に混乱してしまうことです。もし異なる研究室がわずかに異なる色の染料を使用したり、異なる顕微鏡スキャナーが画像をキャプチャしたりすると、画像が人間にとって完璧に見えたとしても、コンピュータの確信度は崩れ去ってしまいます。さらに、これらのプログラムは予測を行う際、自分がどの程度確信しているかを医師に伝えることができないことが多く、実際には推測しているだけであるにもかかわらず、自信満々に振る舞うことがあります。制御されたラボ内での高い精度と、異なる病院が存在する乱雑な現実との間にあるこの溝が、多くのこれらのツールを患者のケアに広く普及させることを妨げてきました。
ある研究チームは、より新しい、異なる種類の人工知能アーキテクチャである「ビジョン・トランスフォーマー（Vision Transformer）」が、膨大な計算資源や専門的な医療データを必要とせずに、これらの特定の問題を解決できるかどうかをテストすることに着手しました。彼らは、数十億ドル規模のスーパーコンピュータを購入できないほとんどの病院や研究グループが利用可能なリソースをシミュレートするために、控えめな量のデータと単一のグラフィックスカードを使用し、厳格な制限の中で作業を行いました。彼らは標準的な組織画像セットを用いて5つの異なるコンピュータモデルを訓練し、その後、現実世界の変動を模倣するように設計された一連の挑戦にさらしました。研究者たちは単にどのモデルが最も正確であるかを問うたのではなく、画像の色彩が変化したときにどのモデルが安定性を保てるか、そしてどのモデルが自身の確信度について正直な答えを出せるかを問いました。
結果は、これらのシステムが圧力の下でどのように振る舞うかの明確な変化を明らかにしました。5つのモデルすべては、訓練されたものと全く同じタイプの画像でテストされた際には同様に良好なパフォーマンスを示しましたが、条件が変わるとビジョン・トランスフォーマーが際立ちました。研究者が、異なる染色化学物質の効果をシミュレートするためにテスト画像の色彩を人工的に変更した際、従来のモデルは健康な組織と疾患のある組織を区別する能力を大幅に失いました。その精度は約10パーセント低下しました。対照的に、ビジョン・トランスフォーマーは持ちこたえ、性能の低下はごくわずかでした。それは、現実世界の医療画像に蔓延している視覚的なノイズに対して、はるかに堅牢であることを証明しました。
単に精度を維持するだけでなく、ビジョン・トランスフォーマーはその確信度においても、より信頼できることが証明されました。医学的診断において、誤報は危険ですが、診断の見落としはさらに深刻です。研究者たちは、従来のモデルが、実際には間違っているときでも非常に高い確信を持っていると主張することが多いことを見出しました。これは「キャリブレーション（較正）の悪さ」として知られる欠陥です。しかし、ビジョン・トランスフォーマーは、現実とより密接に一致する確率スコアを提供しました。それが90パーセントの確信があると述べたとき、それは90パーセントの確率で正しかったのです。この述べられた確信度と実際の真実との一致は、コンピュータの提案を信頼すべきか、あるいはセカンドオピニオンを求めるべきかを判断しなければならない医師にとって極めて重要です。
この研究は、これらのモデルが完全に異なる種類の組織や診断タスクをどのように扱うか、いわゆる「ゼロショット転移（zero-shot transfer）」についても調査しました。ここでの結果はより複雑でした。モデルが異なる病院や異なる種類のがんの画像を見せられたとき、一部の従来のモデルは完全に失敗し、実際には何であってもすべての画像を「疾患あり」とラベル付けする状態へと崩壊しました。ビジョン・トランスフォーマーは同じような崩壊を起こすことはありませんでした。タスクが変わったとしても、依然としてある程度の識別能力を維持し、より緩やかに劣化しました。しかし、研究者たちは、モデルが別の病院からの類似したタスクに対してテストされた場合には、5つのモデルすべてが同等に優れたパフォーマンスを示したことを指摘しており、これはビジョン・トランスフォーマーの利点が、単に新しい場所へ移動することよりも、色の変化や異なる診断的問いに対処することにおいて最も重要であることを示唆しています。
研究者たちは、このビジョン・トランスフォーマーがすべてのカテゴリーにおいて他のすべてを凌駕する魔法の杖ではないことも注意深く記しています。それは実行するためにより多くの計算能力を必要とし、より小さな従来のモデルよりも訓練に時間がかかります。また、数百万の医療画像を用いて訓練された、資金力のある巨大研究機関による数十億パラメータの巨大モデルの生の精度には及びません。むしろ、この研究は実用的なトレードオフを提示しています。限られたリソースで活動する病院や研究グループにとって、ビジョン・トランスフォーマーは安定性と誠実さのより優れたバランスを提供します。それは、わずかな染色の違いによって惑わされることが少なく、かつ、確信が持てないときに医師にそれを伝えることができるモデルなのです。
これらの知見を実世界の応用において有用なものにするために、チームはモデルの周囲に完全なフレームワークを構築しました。彼らは、コンピュータがなぜその決定を下したのかを説明できるシステム（診断に至った特定の画像部分をハイライトするもの）を作成し、画像データと年齢や組織型などの患者情報を組み合わせる手法をテストしました。彼らはさらに、これらの結果を病院の記録システムで使用される標準的なデジタル形式にエクスポートする方法も準備しました。本研究の結論は、最高の精度を目指す競争がしばしばより大きくより大きなモデルを構築することに焦点を当てる一方で、信頼できる臨床利用への道は、堅牢で適切に較正されたアーキテクチャを選択することにあるかもしれない、ということです。控えめな予算で訓練されたビジョン・トランスフォーマーが、病理学における色の変化や不確実性に耐えうることを証明することで、本研究は、人工知能を日常的な診断のワークフローに取り入れるための、実現可能で展開可能な道筋を提示しています。
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