Zenn
💡

日本語の医療データに特化したモデルを組む際、英語の医療データに特化したモデルを選ぶことは有利か？

2025/02/27に公開
DevOps
MLOps
LLM
中野哲平
tech

結論から言うと、英語の医療データで学習されたモデルは日本語の医療データに特化する際に有利に働く可能性があるが、そのままでは十分ではない というのが現実的な答えです。
以下の要素を考慮すると、そのメリットと限界が見えてきます。

1. 英語の医療特化モデルを利用するメリット

✅ (1) 医療の概念や知識は普遍的

  • 病気、治療法、診断基準などの基本概念は世界共通
    例えば、糖尿病（Diabetes）、高血圧（Hypertension）、MRI（Magnetic Resonance Imaging）など、医療の基本概念は日本語でも英語でも同じ。
  • 英語の医学論文・診療ガイドラインが豊富
    • 多くの最新医療情報は 英語で発信 されるため、英語で学習されたモデルは医学的な知識量が豊富になりやすい。

✅ (2) 医療用語の翻訳は比較的正確

  • 医療分野の英日翻訳は比較的精度が高い
    • 例えば「心筋梗塞」は "myocardial infarction" というように、一対一で対応する単語が多い。
  • 辞書ベースで翻訳できるため、英語モデルの知識を活用できる

✅ (3) 日本語の医療データが少ないため、英語モデルを活用した方が良い

  • 日本語の医療データは 英語に比べて圧倒的に少ない（特に公開データ）。
  • そのため、英語の医療知識を持つモデルを日本語化する方が効率的な場合がある。

2. 英語の医療特化モデルをそのまま使う際の限界

❌ (1) 日本語の言語構造に対応できない

  • 英語ベースのモデルは、日本語の文法や表現に対応できないことが多い
    • 例: 「血圧が高いですか？」（Did the patient have high blood pressure?）
      → 英語のモデルはこの質問の意図を正しく理解できない可能性がある。
  • 日本語は主語を省略しがちで、英語とは異なる構造
  • 日本語の特徴（助詞「が」「は」「を」など）が学習されていないと、誤った解釈をしやすい。

❌ (2) 英語モデルは日本語の医療略語や表記ゆれに対応できない

  • 日本語の 医療略語や表記ゆれ に対応していない可能性がある。
    • 例: 「DM」 → 糖尿病（Diabetes Mellitus）、医療従事者は「DM」と表記するが、英語のままでは意味が通じない可能性がある。

❌ (3) 英語の医療データは日本の医療制度に適応していない

  • 医療制度・診療報酬・医薬品の規制が異なるため、英語圏の情報をそのまま使うと誤った出力をする可能性がある。
  • 例:
    • 「アメリカでは診療ガイドラインで推奨されているが、日本では未承認の治療法」
    • 「保険適用されるかどうかが国ごとに異なる」
    • → ファインチューニングが必要！

3. どのような戦略を取るべきか？

✅ ステップ1: 英語の医療特化モデルを選定

  • まず、英語圏で高い評価を受けている医療特化LLMを選ぶ。
  • 有力なモデル
    • Med-PaLM 2（Google） → 医療QAに強い（但し、商用利用不可）
    • PubMedBERT（Allen Institute） → 医療文献の理解に特化
    • BioGPT（Microsoft） → 医療・生物学テキストの生成に特化
    • ClinicalBERT（MIT） → 臨床記録の解析向け
    • Llama 2（70B） + 医療データでファインチューニング（実用的）

✅ ステップ2: 日本語に適応可能か検証

  • そのまま日本語の医療データを入力して、どの程度理解できるかテスト。
  • 日本語のデータセット（診療記録、学術論文、問診データ）を使ってゼロショット評価。

✅ ステップ3: 日本語の医療データでファインチューニング

  • もし英語モデルがそのまま使えない場合、日本語データでLoRAや継続事前学習を行う。
  • 日本語医療データの収集
    • 日本語の診療ガイドライン（厚生労働省、PMDA）
    • 医学論文データベース（CiNii, J-STAGE）
    • 電子カルテデータ（非公開データのため病院と提携）
from peft import LoraConfig, get_peft_model
from transformers import AutoModelForCausalLM, Trainer, TrainingArguments

# 例: Llama-2 13B を日本語医療データでLoRAファインチューニング
model_name = "meta-llama/Llama-2-13b-chat-hf"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype=torch.float16, device_map="auto")

lora_config = LoraConfig(r=16, lora_alpha=32, lora_dropout=0.1, bias="none", target_modules=["q_proj", "v_proj"])
model = get_peft_model(model, lora_config)

training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    per_device_train_batch_size=2,
    num_train_epochs=3,
    save_steps=10,
    save_total_limit=2
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset="japanese_medical_dataset"
)

trainer.train()

✅ ステップ4: 量子化して推論最適化

  • ファインチューニングしたモデルを llama.cpp で 4bit量子化 し、推論を最適化。
llama.cpp -m medical-llama2-13b-q4.gguf -p "高血圧の治療法は？"

4. まとめ

英語の医療特化モデルを使うメリット

✅ 医療の基本概念が共通しているため、知識ベースとして有利
✅ 英語の医学論文・ガイドラインが豊富で、専門性が高い
✅ 日本語の医療データが不足しているため、英語知識を転用できる

英語の医療特化モデルをそのまま使う際の課題

❌ 日本語の文法・表現に対応できない
❌ 日本語の医療略語や制度に適応できない
❌ 日本の診療ガイドラインを考慮していない

最適な戦略

1️⃣ まず英語の医療モデルを試し、日本語での精度を評価
2️⃣ 日本語データでLoRAファインチューニングを実施
3️⃣ 量子化して推論コストを最適化し、実運用に適用

🚀 最終的には、日本語医療データを組み込んだ「カスタムLLM」が最適解！

Discussion