AIが医療現場で効果的に活用されるには、新しい知識を正確に学び、適切に活用する能力が欠かせません。
そのために注目されているのが、大規模言語モデル（LLM）が知識を取り扱う「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」と、「ファインチューニング技術（継続事前学習やSFT）」です。
この記事では、これらの手法の違いを初学者にも分かりやすく解説し、医療分野での活用例を簡潔に紹介します。
RAGとファインチューニング技術の基礎知識
1. RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは？
RAGは、AIが外部データベースや検索エンジンを利用して回答を生成する技術です。
必要な情報を外部から取得し、応答に反映します。
- 例え話
医師が診療中に医学書や論文を確認して最新の情報を得るイメージ - メリット
- 最新情報をリアルタイムで取得可能
- モデルサイズに制約されず幅広い知識を利用
- デメリット
- 外部データの信頼性や更新頻度に依存
- 外部データが利用できない場合、知識を活用できない
RAG（Retrieval Augmented Generation）のプロセスとその応用：プロンプトとクエリの違い | デイリーライフAI
2. ファインチューニング技術の違い：SFTと継続事前学習
(1) SFT（Supervised Fine-Tuning）
教師ありデータを使用して特定のタスクやドメインに適応させるファインチューニング技術です。
- 例え話
医師が診療に必要なプロトコルを学ぶ研修を受けるイメージ - 特徴
- 入力データ
質問応答ペアや分類ラベルなどのラベル付きデータ - メリット
特定タスクの性能向上 - デメリット
ラベル付きデータの作成コストが高い
- 入力データ
(2) 継続事前学習（Continual Pretraining）
ラベルなしデータを使ってモデルに新しい知識を統合する手法です。
- 例え話
医師が学会で最新の診療ガイドラインを学び、知識を蓄積するイメージ - 特徴
- 入力データ
医療論文などの特化型テキストデータ - メリット
知識を統合的に内在化 - デメリット
訓練には時間と計算資源が必要
- 入力データ
医療分野でAIを強化する「継続事前学習」とは | デイリーライフAI
知識の追加と活用: RAG、SFT、継続事前学習の比較
知識を「追加」する際のポイント
- RAG
知識は外部に保存され、柔軟に更新可能- 例
新薬情報を外部データベースから取得
- 例
- 継続事前学習
モデル内部に知識を統合- 例
新しい診療ガイドラインを学習して保持
- 例
知識を「活用」する際のポイント
- RAG
外部データが必要 - SFT/継続事前学習
内部に統合された知識で一貫性のある応答が可能
| 特徴 | RAG | SFT/継続事前学習 |
|---|---|---|
| 知識の追加方法 | 外部データベースを参照 | モデル内部に直接統合 |
| 知識の更新性 | 高（データベースを更新） | 中（再訓練が必要） |
| 応答の安定性 | 外部データ依存で変動しやすい | 一貫性のある回答を提供 |
| 医療での使用例 | 新薬情報のリアルタイム取得 | 診療ガイドラインの統合 |
RAGとファインチューニングの組み合わせのメリット
1. 最新情報と一貫性の両立
- RAGで外部の最新情報を取得し、継続事前学習で重要な知識を統合
- 例
新型ウイルス情報を取得（RAG）、標準治療ガイドラインを内在化（継続事前学習）
- 例
2. 高度なタスクへの適応
- 症例データ分析や治療計画提案に役立つ
医療現場での活用例
1. 診断支援AIの具体例
RAGを活用し患者の症状に関連する最新情報を取得。
その後、継続事前学習を通じて重要なガイドラインをモデルに統合し、診療中のガイドライン違反を減らすサポートを提供します。
- リスク管理
公的機関や信頼できる学会が提供するデータベースを利用することが不可欠
2. 教育AIの具体例
医学生が「糖尿病治療の最新動向」を学ぶ際、RAGを用いて詳細情報を取得し、継続事前学習でカリキュラムに合わせたシミュレーションを構築。
学生は実践的な学びを得られます。
まとめ
- RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、柔軟な知識更新に優れる
- SFT/継続事前学習は、安定した知識活用を提供
- 両者を組み合わせることで医療AIの性能を最大化可能！
適切な選択基準
- RAGを選ぶべき状況
最新情報への即時アクセスが必要で、外部データベースが信頼できる場合 - SFTを選ぶべき状況
安定した知識活用が求められる場合や、外部データベースの利用が難しい場合 - 両者を組み合わせるべき状況
最新情報の活用と一貫性のある回答が両方求められる場合
医療AIの導入には、RAGとファインチューニング技術の特性を理解し、場面に応じて適切に選択することが重要です。
特に医療分野では、AIが提供する情報の信頼性を確認する仕組みが欠かせません。
この記事を通じて、AI技術を医療現場で安全かつ効果的に活用する一助となれば幸いです！
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