医療分野でのAI活用が進んでいますが、「AIが出した診断や予測の結果をどこまで信頼して良いのか？」と疑問に感じる医療従事者も多いのではないでしょうか。
ここで重要になるのが、AIの出した結果の理由や根拠を理解しやすくする「XAI（説明可能なAI）」と「Mechanistic Interpretability（機械論的解釈）」という技術です。
本記事では、これらの技術がどのようにAIの透明性と信頼性を向上させ、医療現場で役立つのかを、初学者向けに丁寧に解説します。
AIをもっと信頼できるものに：XAI（説明可能なAI）とは？
XAI（Explainable Artificial Intelligence）とは、AIがどのように判断したかを医療従事者が理解できるように解釈可能な形で示す技術や手法です。
ここで示される「理由」とは、AIが特定の診断補助や予測を行う際に「どのような特徴に注目したか」といったAIの内部の判断根拠のことであり、医師の診断とは異なる論理に基づいている場合もあります。
したがって、XAIの「理由」は診断補助としての参考情報と捉えることが重要です。
XAIが医療現場で重要な理由
医療現場では、AIが診断補助の結果や予測の根拠を説明することが求められます。
これにより、医師が患者に適切に説明でき、診断・予測結果に納得感を持って利用できるようになります。
医療現場でのXAIの具体例
たとえば、AIが肺のCT画像を解析し「肺炎の可能性が高い」と診断の補助をしたとします。
XAIの技術を用いると、AIが「この部分の影や濃淡のパターンが肺炎の特徴と一致しているから」などといった理由を示すことができます。
これにより、医師がAIの診断・予測結果をより安心して受け入れることができ、患者への説明もスムーズになります。
XAIの特徴は「AIのブラックボックスを開き、結果の理由を説明すること」です。
これにより、医療現場でもAIの診断に納得感を持って使うことができるようになります。
AIの仕組みを解明する！Mechanistic Interpretabilityの役割と重要性
XAIの中でも、AIの内部構造やプロセスを深く理解するための手法としてMechanistic Interpretability（機械論的解釈）があります。
これは、特にニューラルネットワークと呼ばれるAIの構造に対して、その「内部メカニズム」を解析し、AIがどのようにデータを処理して結果を出しているのかを具体的に理解するための技術です。
Mechanistic Interpretabilityとは？
ニューラルネットワークを利用したAIは多層のデータ処理を行うため、「ブラックボックス」とされています。
Mechanistic Interpretabilityは、この内部構造を解析し、AIがどの情報に注目しているかを理解する手法です。
医療現場でのメリット
例えば、肺がん診断にAIが使われた場合、Mechanistic Interpretabilityを用いることで、AIがどの組織の影や形状、位置情報に注目して「がんの可能性が高い」と判断しているのかを具体的に知ることができます。
これにより、医師はAIが診断を下す際にどの特徴が重要視されているのかを理解でき、安心してAIの予測を治療に活かすことが可能になります。
Mechanistic InterpretabilityによってAIの診断補助のプロセスが透明になり、医療従事者は結果の信頼性を高めやすくなります。
医療現場で役立つAIの「説明力」を高める具体的な方法とは？
Mechanistic Interpretabilityの手法としてよく使われる具体例に「Probing」と「注意機構の注意パターンの分析」があります。
以下では、これらの手法について、医療現場での応用例も交えて解説します。
Probing（プロービング）とは？
Probingは、AIの各層やニューロンが学習した情報を調べる手法で、AIがどの特徴を重視しているかを理解する助けとなります。
例えば、AIが肺のレントゲン画像を解析するとき、Probingを使うことで、AIが画像のどの部分に注目しているのか、特に「異常な影」をどの程度重要視しているのかを分析できます。
これにより、医師はAIがどのような特徴を重視しているかを知ることができ、診断・予測結果の理解やAIへの信頼性が向上します。
言語モデルの内部を探るProbing入門【医療従事者向け】 | デイリーライフAI
注意機構の分析とは？
注意機構（アテンション）は、AIが入力データの中でどの部分を重要視しているかを明らかにする仕組みです。
この仕組みにより、AIが「肺のCT画像の特定の箇所」や「ある症状」を特に重要だと判断しているのかを知ることができます。
たとえば、肺炎の診断補助でAIがCT画像の中の特定の影に注目している場合、この影が診断・予測結果にどれほど影響しているのかを注意パターンの分析で知ることができます。
医療従事者にとっては、AIが診断を補助する際にどのようなポイントに注目しているのかを理解する手がかりとなり、AIの診断・予測結果に対する納得感を高められます。
注意機構(Attention)と注意重みで文脈を捉える – 医療従事者のための機械学習入門 | デイリーライフAI
まとめ
医療現場でAIを活用するためには、その診断・予測結果の「理由」を明確に理解することが重要です。
XAI（説明可能なAI）やMechanistic Interpretability（機械論的解釈）は、AIの診断補助のプロセスを見える化し、医療従事者が安心してAIを利用できるようサポートする技術です。
XAIによって「なぜこの診断が出たのか？」を理解し、Mechanistic Interpretabilityによって「AIの内部で何が起こっているのか？」を解析することで、AIが出した結果に納得感を持って利用できるようになります。
医療従事者としても、AIの解釈力を知り、その情報を患者説明や治療方針に活かせるでしょう。
コメント